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我们搞 AI+ 系统，搞各种 AI 加持的自动化流程，搞大模型训练和对接，搞知识库融合、函数调用、RAG 检索、Agent 编排……搞到后来，有时候真觉得：越搞越荒诞。
为啥？
因为你会发现，工具越来越先进，流程越来越顺，落地场景越来越丰富，但只要你认真追问一句：“我们到底为啥要这么做？” —— 大模型也说不清楚。。
知识库喂了一大堆文档，上下文断得一塌糊涂；模型调得很猛，函数一个接一个地挂，可底层判断链完全缺席；
很多“AI+项目”从立项到上线，中间最重要的那段——为什么做这个、怎么选的路径、踩过什么坑——根本没有被记录，也没有办法让模型“学到”。
看起来我们在构建智能系统，实际上只是构建了一个个“执行壳”：干得快，干得多，但一问为啥干，就没了。
这种感觉就像：你接了个智能助手，但它只知道每天打卡，却不知道你到底在忙什么。
我们太习惯于“执行逻辑”，以至于忘了“思考逻辑”也需要系统沉淀。而大模型，其根本恰恰是靠“思考逻辑”来建立上下文和能力演化的。
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几十年来，我们所从事的的开发体系就像一台“信息压缩机”：战略目标被压缩成 OKR => OKR 被拆成用户故事 => 用户故事再拆成一个个开发任务。
每一层压缩都在丢上下文，到最后落到开发者手上，只剩一句：“做这个功能”。我们很擅长衡量“做了什么”“做得怎么样”，却几乎不保留“为什么要做”。
这就导致整个系统形成了一种病态的执行导向：任务飞快完成，但思考链路断裂严重。我们交付的是代码，不是判断。
今天各个平台花大力气接入的大模型，最后只能变成一个看起来很酷的高级打字员。你指哪它打哪，它从不质疑，也永远无法成长。
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真正有生命力的智能系统，不是跑得快，而是转得准。只有那些记得住“为什么”、理解“怎么想的”的系统，才可能在剧烈变化中持续演化。
这里我简单猜想可能的方向：
1、微信/飞书/钉钉/其它聊天软件里的一次讨论加上“决策点”标记，然后让大模型吸收；
2、在 Jira 创建任务时顺手写下一句“为什么做”，让大模型理解；
3、在知识库里保留失败方案的理由，而不只是有最终成果方案；
4、在构建 RAG 系统时，先不急着塞 PDF，而是问：组织的判断链在哪里？
......
或许：一旦建立这种“理由颗粒”意识，大模型联系前后就会开始具备“自省力”，整个系统就具备了成为智能体的可能。
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像微信这样日活几十亿次的系统，真的要引入 AI，它得考虑的绝不只是聊天自动补全、视频号脚本生成、支付场景提建议……它更要解决一个根本问题：
如何让 AI 理解整个微信生态的运行逻辑，乃至产品决策链？
微信群里用碎片对话做决策，一边又不给它留下结构化的理由、背景、历史，它就只能眼睁睁地“忘记”。
这一点，说到底和我们前文谈的“理由决策”是一回事。今天大部分企业系统无法支持 AI 做出有效判断，是因为我们从未真正建立起“思考路径”。也许微信正是意识到了这点。。
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