“如今最难的，不是做出一个 AI Agent，而是知道何时该放弃某个组件、换条路走。”—— 吴恩达
过去几年，AI 工具日新月异，开发者们拥有越来越多的乐高积木：LangGraph、RAG、MCP……模块日益丰富，系统构建似乎越来越容易。但现实是，在构建真正可用的 AI 系统时，大多数团队依然卡在任务分解、流程编排、上下文管理或评估等细节上。
就在不久前，吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场深度对话，围绕 Agent 构建的认知误区、开发者常踩的坑、模块化工具的选择，以及新兴语音技术的未来潜力，分享了诸多极具价值的观察和建议。本文为这场对话的精选内容整理与编译。
一、别再纠结“是不是 Agent”，重点在于“多 Agentic”
吴恩达提出一个新视角：与其争论某个系统是否是 Agent，不如看它有多少“Agenticness（代理性）”。
在他看来，Agent 并不是一个非黑即白的分类，而是一个连续谱系。比如，一个自动填表或做检索工作的系统，也具有一定程度的自主性，就可以视为一种“Agentic System”。
而真正重要的，是如何构建这些系统——尤其是：
- 任务如何拆分？流程如何编排？如何快速发现系统失效的步骤？每一步该如何评估？
吴恩达指出，这些“流程拆解 + 构建 + 评估”的技能，目前仍然非常稀缺。
现实中的 AI 项目往往卡在这些问题上，而不是卡在大模型本身。
二、Agentic 系统落地最大挑战：流程分解与评估机制
在企业场景中，许多业务流程非常线性：比如填写表单、进行合规查询、数据搬运。这些流程初看简单，实际构建时却面临多个难点：
- 拆解粒度不合适，流程无法执行；没有系统性评估机制，问题难以定位；缺乏“什么时候放弃某方案”的判断力。
许多团队花数月优化一个做不好的组件，结果徒劳无功。而经验丰富的开发者，能迅速换路，跳出死胡同。
“构建 Agent 的关键，不在于 LLM 有多强，而在于你能否构建出良好的任务结构和评估体系。”—— 吴恩达
三、工具越来越多，AI 开发反而越来越“残酷”
很多人以为有了 LangGraph、RAG、Guardrails 等工具，构建系统会更简单。但吴恩达指出：工具多了，组合变难了，选择也变多了，开发反而更“残酷”。
他将这些工具比作“不同形状颜色的乐高积木”：
有经验者知道哪块适合当前任务，能迅速搭出稳定原型；
- LangGraph 构建控制流RAG 优化信息检索MCP 简化系统集成与数据访问Eval 体系快速定位瓶颈Guardrails 限制模型越界行为
没经验者容易“拿错积木”，走进冗长迂回的技术误区。
但问题在于，工具更新太快，最佳实践更新更快。
以 RAG 为例，过去需要大量调参、迭代 Prompt；如今上下文长度提升，参数变“宽容”了。但这也意味着过去的直觉失效，开发者需要持续更新自己的工具认知。
四、评估系统：最快见效却最常被忽视的积木
“大多数团队还没真正上手做系统评估。”
在吴恩达看来，评估并不是一个复杂系统，完全可以快速搭建、快速受益。例如：
- 用几个样例和简单 LLM 就能做小范围评估；初版评估系统再差，也能作为人工 Eyeball 的补充；有了初版，后续才能逐步迭代。
“就像写论文，先写出来一个‘差评估’，才知道怎么变好。”—— 吴恩达
这一理念也适用于团队文化建设：构建 AI 系统时，不应等“完美评估”再开始，而应尽早嵌入“小而简”的评估逻辑。
五、被低估的模块：语音栈与 AI 编程协作
除了流程与评估，吴恩达还特别强调了两个被低估的重要方向：
1. 语音技术栈（Voice Stack）
很多开发者以为语音只涉及 Speech-to-Text，但他更看重的是可控的语音 Agentic 工作流。这类系统不仅限于实时语音 API，而是能将语音作为自然交互的一部分，融入多步骤任务中。
“我们看到一些大型企业对语音 Agent 的需求极其迫切。”
2. AI 辅助编程与企业文化
尽管 AI 编程工具显著提升了开发效率，但很多企业仍然禁止使用。这种限制在吴恩达看来，极大限制了技术团队的潜能释放。
他提到，自己所在的 AI Fund，“连前台和 CFO 都写代码”，鼓励所有成员具备基本编程能力，从而更好理解 AI 系统本质与工作流程。
六、MCP 与工具集成的下一个突破口
尽管 MCP（Model-Computing-Platform）概念为集成工具、数据源、API 提供了良好架构，但目前仍处于“蛮荒阶段”。
- 许多开源实现跑不通身份验证、Token 管理仍不成熟DevOps 经验不足导致部署困难
但吴恩达依然看好这个方向，认为MCP 能成为统一 AI 工作流的底座平台，关键是经验与实践不断沉淀。
写在最后：你要构建的，不是 Agent，而是判断力
吴恩达总结道：
“我们不能再靠模糊的直觉做判断，真正有经验的人，是看 Trace、看评估，几分钟内判断哪块坏了、该怎么换。”
真正掌握 Agent 构建核心的人，不是掌握某个“工具”，而是拥有一套“看图纸、选材料、识风险、懂组合”的判断逻辑。
未来两年，谁能率先构建出从任务拆解、流程集成、评估优化到协同通信的完整 Agentic 流程，谁就能在这场 AI 系统工程战中取得先机。
📌 延伸阅读：
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