近期，一則關于人工智能應用的趣聞在網絡上引起了熱議。這則消息揭示了一個令人啼笑皆非的現象：許多團隊在致力于開發智能體時，反而導致了“智能降級”。

所謂“智能降級”，指的是在人工智能的開發過程中，人們往往試圖通過添加各種規則和提示詞（Prompt）來優化AI在特定任務上的表現。然而，這種做法實際上限制了AI的通用智能，使其難以展現出真正的潛力。

問題的根源在于，開發者們常常誤以為通過引入人類認為對AI有益的知識，可以提升其在特定領域的性能。這些知識和技巧通常以提示詞的形式出現，本質上是一系列為AI設定的規則。雖然這些規則有助于提高在特定目標下的精度，但對于擁有海量數據和復雜概率模型的大模型來說，卻是一種束縛。

大模型的真正優勢在于其通過學習海量數據而形成的模擬真實世界的復雜概率模型。這種模型具有一種“涌現”出來的通用智能，這是人們尚未完全理解的能力。然而，當開發者試圖通過規則來優化AI時，就如同給一個充滿想象力的畫家規定了一個涂色框架，限制了其創作的自由。

這種做法的弊端在于，當面對開放、多變且貼近真實世界的需求時，如律師的日常工作，這種“局部優化”就變得得不償失。因為通過規則限制AI所失去的通用智能部分，遠遠超過了在特定需求上獲得的收益。最終，用戶只會覺得這樣的AI“不好用”。

要避免“智能降級”的陷阱，關鍵在于理解并尊重AI的通用智能。開發者應該停止嘗試教AI“怎么思考”，而是為其提供“思考的材料”。這意味著要承認AI的底座模型在智能上已經超越了人類，因此應該像情報官一樣為其提供高質量、獨家的數據作為輸入。

沿著這一思路，開發有價值智能體的方向變得清晰起來。首先，深挖“獨占性上下文”。通用大模型理解的是公域知識，但對于特定公司或業務來說，內部數據才是其獨一無二的護城河。將這些散落在公司各個角落的私有數據安全、高效地提供給大模型，是智能體的首要價值。

其次，提供“高勢能工具箱”。一個好的智能體不僅需要能夠理解和分析數據，還需要能夠執行具體的任務。這并不意味著要為AI設定僵化的流程，而是要為其提供一個包含各種API的工具箱，讓其根據任務需求自主選擇工具。

以市面上兩種不同形態的產品為例，可以清晰地看出“智能降級”與成功應用AI的差別。一種產品被稱為“工作流AI”，它預設了一個封閉的流程，讓AI填充其中的環節。這種做法導致上下文缺失、流程僵化和價值孤點等問題，是典型的“智能降級”表現。

而另一種成功形態的產品，如Glean，則是一個“上下文平臺”。它不打預設任何流程，而是打通公司內部所有的數據孤島，形成一個統一的“企業知識圖譜”。這樣的平臺能夠為AI提供最全、最準的數據作為輸入，從而避免“智能降級”的問題。

Glean的成功在于它做的不是“減法”（用規則限制AI），而是“乘法”（用數據拓寬AI的視野）。它的核心價值在于構建了強大的“數據通路”，而不是設計了巧妙的提示詞。當底層大模型升級時，Glean的價值反而會暴增，因為更強的大腦配上更全的數據，能夠產生指數級增長的智能。

這一趨勢背后體現了一種根本的范式轉變，即從“流程優先”轉變為“智能優先”。過去的思路是設計好流程，讓AI輔助執行；而現在則是默認有一個聰明的“大腦”在核心位置，所有工作都是為這個大腦搭建一個能夠發揮最大價值的環境。

在未來的組織中，智能體將成為業務邏輯的主要執行者，而人類則轉變為目標的設定者和最終結果的監督者。這種轉變要求開發者重新審視AI的角色和價值，避免通過規則限制其通用智能的發展。