#技术与业务认知差异

1天前

最近在看一圈 ToB agent 的落地情况，有个判断越来越清晰：至少还得 1 年，国内 ToB agent 才可能真正起来。第一，国内的模型能力，还不够。 ToB 业务链条长、场景复杂、对结果的容错率极低。现在的大模型，哪怕再微调十遍，稳定性不够，自洽性不够，还不够听话这些问题依然严重。 prompt 写得挺对，它干的事还是不怎么靠谱。像个刚转岗的实习生，流程懂了点，但是做起来全是 bug。第二，做技术和懂业务的，不是一拨人。 ToB agent 最大的挑战是知识怎么迁移。比如想让 agent 搞懂保险理赔、医疗问诊、法律审查……这些不是写 prompt 能解决的，它们背后是几十年经验、人情流程和模糊判断。越值钱的知识，掌握它的人越年长，越难被结构化表达，更别说这批人愿不愿意倾囊相授。技术今天搞出来一个 agent，业务方只会说三句话：你这不准啊、我们流程不是这样的、你这漏了关键条件，但这个流程是之前开发跟业务一起梳理出来的。这背后藏了抵触，技术和业务之间，隔着的不是 AI，是一整座山。那为什么 AI coding 能先跑出来？因为这事里最懂业务的就是技术自己。谁最懂代码结构？技术！谁能写 agent 调 agent？技术！谁能 debug agent？还是技术！技术是唯一一拨能自己用，自己调 bug的群体。业务等于本体，没有认知 gap，也不需要跨专业翻译，一整个闭环自然就跑通了。本质区别在这：AI coding 是单边迁移服务自己， ToB agent 是双边博弈，需要认知共建。一个能快，一个必须慢。对于 AI coding，只要模型理解开发者就够了。ToB agent，不仅模型要懂业务，开发者还得懂业务，然后两边还得对得上话。这，太难了。真正的转折点要出现：必须满足模型能稳定编码行业知识，Agent 能封装复杂动作并处理结果反馈（前提是老顽固们愿意掏心窝），企业能放心把核心流程交出去。到那一天，ToB 才真正算是 ready 了。那时候再回头看 coding agent 的进化速度，也许已经不是一个量级的对比了。技术在革自己命这件事上，从来没有输过任何群体。

#ToB agent #大模型能力 #技术与业务认知差异 #AI Coding #行业知识迁移