文章核心观点 - AI Agent在生产环境的部署失败率高达95%，主要瓶颈并非模型智能度，而是上下文工程、安全性、记忆设计等基础设施的缺失[2][3] - 成功的AI产品开发核心在于构建复杂而强大的“上下文选择系统”，而非简单的提示工程[3] - 行业即将迎来一波专注于记忆工具包、编排层、上下文可观测性等基础设施工具的浪潮[49] 上下文工程 - 精细调整模型的需求非常少见，设计完善的检索增强生成系统通常已能满足需求，但大多数现有系统设计过于初级[5] - 先进的上下文工程是为大语言模型量身打造的特征工程，需实现可版本化、可审计、可测试[9][10] - 应采用语义与元数据双层架构，统一处理杂乱输入格式，确保检索到的是高度相关的结构化知识，而非仅是相似内容[11][12] - 文本转SQL系统在生产环境部署挑战巨大，成功团队会构建业务术语表、带约束的查询模板、验证层及反馈循环作为支撑[13][20] 安全与信任机制 - 安全性、溯源能力与权限控制是阻碍系统部署的关键障碍，而非可有可无的功能[14] - 系统必须支持基于角色的行级别访问控制，即使问题相同，也需为不同权限用户提供定制化输出[16][21] - 信任的核心在于系统能否表现出一致、可解释、可审计的行为，而非原始技术能力[18] - 5%成功部署的AI Agent共同点是采用“人在回路”设计，将AI定位为辅助工具，并构建反馈循环[18] 记忆功能设计 - 记忆功能不是简单存储，而是涉及用户体验、隐私和系统整体架构的设计决策[22] - 记忆应分为用户级、团队级和组织级三个层级，优秀团队会将其抽象为独立的上下文层与行为层，实现版本化与自由组合[23][28] - 记忆能提升用户体验与Agent流畅度，但过度个性化会触及隐私红线，共享记忆若范围不当会破坏访问控制[30][34] - 当前技术栈缺失安全、可移植、由用户掌控的内存层，这是一个重要的创业机会点[30][42] 多模型推理与编排 - 模型编排是一种新兴设计范式，企业根据任务复杂度、延迟要求、成本敏感度等因素设计智能路由逻辑[31][32] - 典型模式包括：简单查询调用本地模型、结构化查询调用领域特定语言、复杂分析调用前沿模型，并采用双模型冗余设计作为回退[35][36] - 模型选择本身可通过追踪“哪些查询在哪些模型上表现更好”来持续学习优化，路由策略需自适应而非手动调整[37] 交互界面设计 - 并非所有任务都需要聊天机器人，自然语言交互的价值在于极大降低复杂工具的使用门槛[39] - 理想应用场景包括处理情绪化任务和进行探索性、开放式的查询[40][46] - 核心是理解用户选择自然语言的根本原因来设计交互，而非将所有交互塞进聊天框架，并应提供GUI控件支持后续精细化调整[40] 未来机会与待解问题 - 重要创业机会点包括：上下文可观测性、可组合记忆、领域感知的领域特定语言[41][42][44] - 善用延迟可创造价值体验，深度分析即使耗时10秒，只要展示思考过程并给出有效答案，用户也能接受[45] - 生成式AI的下一个护城河将源于上下文质量、记忆设计、编排可靠性和信任体验四方面[50][51]