企业 AI Agent 落地:别只盯 10% 的 AI 炫技,90% 的工程基建才是胜负手

多客科技

作者：微信文章




不少企业兴冲冲启动 AI Agent 项目：砸钱采购顶级大模型、组建算法团队调优，满心期待 “智能助手秒解决问题”，结果却栽在各种 “小事” 上 ——

用户点进网页端智能体，界面卡顿半天加载不出来；多轮对话到一半，智能体突然忘了之前聊的需求，得重新复述；想对接内部财务系统自动拉数据，却因权限管控漏洞不敢上线；好不容易跑通流程，某天突然崩了，连故障原因都查不到……

这些看似 “基础” 的问题，其实指向一个被忽视的真相：企业 AI Agent 落地，10% 靠看得见的 AI 能力（对话、规划），90% 靠藏在水下的传统软件工程。技术专家 Rakesh Gohel 提出的 “冰山模型”，恰好戳中了这一核心 —— 人们惊叹水面 AI 的惊艳，却忘了水下工程才是支撑一切的基石。
一、AI Agent 的 “冰山模型”：水面 10% 与水下 90%

如果把企业 AI Agent 比作一座冰山，露出水面的 10% 是用户直接感知的 “AI 亮点”，而水下 90% 的 “工程基建层”，才是决定系统 “能不能用、好不好用、长期能用” 的关键。
1. 水面 10%：显性的 AI 能力（用户能直接看到）

这部分是 AI Agent 的 “门面”，也是企业最容易关注的部分，核心包括：

自然语言理解：能听懂用户的模糊需求（比如 “帮我汇总上月部门报销数据”）；任务规划：拆解复杂需求（比如把 “做季度报告” 拆成 “拉数据→算指标→生成图表”）；专项技能：如代码补全、文档分析、客户问题应答等，比如 ChatGPT 的对话、Cursor 的编程辅助。

但这些能力若没有水下工程支撑，就像 “没有底盘的超跑”—— 跑得再快，也无法稳定上路。



2. 水下 90%：隐性的工程基建层（6 大模块撑起系统）

这部分是 AI Agent 的 “骨架”，决定了系统的稳定性、安全性和扩展性，核心包含 6 大核心模块：

工程模块	核心作用	用户感知的 “好用” 体现
前端交互系统	搭建网页 / 移动端入口，设计操作流程	点进界面不卡顿，3 步内找到核心功能
记忆管理系统	用专业数据库存储对话、任务进度	聊到第 5 轮，智能体还能记得 “上次要的报表格式”
认证与权限体系	身份验证、角色权限管控、操作日志	财务数据只有管理员能看，操作留痕可追溯
工具集成模块	对接 API、RPA、企业内部系统（ERP/CRM）	能自动从财务系统拉数据，不用手动录入
任务与监控中心	拆解复杂任务、实时监控运行状态	任务卡住时会提示 “正在修复”，不晾着用户
数据与基建层	数据治理（ETL）、数据库存储、云计算	生成 100 页报表不崩溃，7×24 小时能访问

比如某企业的 “客户服务 AI Agent”，表面是 “能回答售后问题”，背后靠 “前端交互（客户能在企业微信打开）+ 工具集成（对接订单系统查物流）+ 记忆管理（记得客户之前反馈的售后问题）” 三大工程模块支撑，少一个都用不了。二、为什么说 “软件工程才是落地胜负手”？

AI 技术决定 “智能体够不够聪明”，而软件工程决定 “智能体能不能服务场景”—— 尤其是企业 ToB 场景，工程能力直接决定项目成败。
1. AI 再强，也需 “工程封装” 才能落地

大模型的 “思考能力” 就像顶级发动机，但没有 “底盘、变速箱、方向盘”（工程系统），就是一堆无法使用的零件。

比如某团队用 GPT-4 做 “员工考勤助手”，能听懂 “查我上月迟到次数”，但因没做 “记忆管理”，每次查询都要用户重复 “工号”；没做 “工具集成”，无法对接考勤系统，最后只能手动回复，成了 “人工套壳 AI”。

2. 企业 ToB 需求，倒逼工程复杂度飙升

ToC 场景的 AI 助手（如聊天机器人）只需 “单点能力”，但企业 ToB 场景要 “稳定、安全、可扩展”：

对接财务系统的 AI Agent，需要 “7×24 小时不宕机”（靠数据基建层的云计算）、“数据不泄露”（靠认证体系）、“能兼容旧系统”（靠工具集成模块）；某制造企业的 “生产调度 AI Agent”，因没做 “任务监控”，某次调度指令出错时无法及时报警，导致生产线停工 1 小时 —— 这些都不是 AI 技术能解决的，全靠工程设计。

3. 智能体迭代，靠的是 “工程体系” 而非 “算法调优”

AI Agent 不是 “一劳永逸” 的，需要持续优化功能、修复漏洞：

若没有 “版本管理”（工程流程），新增 “报表导出功能” 时，可能导致旧的 “数据查询功能” 崩溃；若没有 “测试体系”，修复一个小 bug 可能引入新问题 —— 这些迭代工作，90% 靠后端开发、架构师等工程人才，而非算法工程师。

三、企业落地 AI Agent 的 3 个务实建议

别再被 “AI 炫技” 带偏，从 “工程视角” 规划落地，才能少走弯路：
1. 团队：补足 “工程人才”，别只招 AI 算法岗

很多企业 AI 项目失败，是因为团队里全是 “懂大模型的”，却没 “懂系统搭建的”。建议优先配齐：

后端开发工程师（搭系统骨架、对接数据库）；架构师（设计稳定、可扩展的系统架构）；运维工程师（保障 7×24 小时运行、处理故障）。

2. 规划：先列 “工程清单”，再选 AI 模型

别上来就问 “选 GPT-4 还是 Claude-3”，先明确 “工程需求”：

用户在哪用？（需不需要做移动端前端？）要存什么数据？（用什么数据库做记忆管理？）对接哪些内部系统？（工具集成模块需要哪些 API？）有什么安全要求？（认证体系要做指纹登录还是工号密码？）
列完这些清单，再选适配的 AI 模型，才不会 “买了超跑却没路开”。

3. 认知：评价价值看 “系统好用”，而非 “AI 够炫”

别再把 “智能体能不能写诗句、编代码” 当核心指标，重点看：

用户能不能顺畅用？（前端交互是否友好）数据安不安全？（认证体系是否到位）对接系统稳不稳定？（工具集成是否可靠）
毕竟企业要的是 “能解决问题的系统”，不是 “只能用来演示的 AI 玩具”。

当很多企业还在比拼 “谁的 AI 更聪明” 时，真正的赢家已经在 “工程基建” 上深耕 —— 毕竟再惊艳的 AI 能力，没有稳定的系统支撑，也落不了地、服务不了用户。



而对于擅长 “把 AI 与工程结合” 的开发者来说，这正是打造实用智能体的黄金机会 —— 如果你能用 Coze 开发出兼顾 “AI 智能” 与 “工程稳定” 的智能体，现在有个让作品被千万企业看见的机会：
重磅招募：Coze 智能体开发者生态计划！

无论你开发的是企业办公类（如考勤助手、报表生成）、系统对接类（如 ERP 数据提取、CRM 客户跟进）、垂直场景类（如生产调度、财务辅助）还是其他方向的 Coze 智能体，只要能解决企业 “能用、好用” 的需求，都能加入我们的生态：

✅ 征集对象：

已在 Coze 发布上线的智能体（需具备工程化落地能力，如支持数据存储、工具对接、稳定交互等）；有清晰工程落地逻辑的 Coze 智能体创意方案（需说明如何解决 “前端交互、数据安全、系统对接” 等工程问题）。

✅ 你能获得：

优质智能体入选 “企业级 Coze 明星智能体榜单”，对接企业客户资源（如制造业、金融业、服务业需求），曝光量翻 10 倍；个人开发者享 “萤境市场” 70% 分成，企业开发者可承接企业定制订单（如为企业开发专属系统对接型智能体），实现技术变现；免费获取 “工程化开发资源包”（含 Coze 工具集成文档、数据库对接教程、安全认证配置指南），降低开发门槛；加入 “Coze 企业智能体开发者社群”，与架构师、企业 IT 负责人交流，优先获取 Coze 工程化新功能（如批量 API 对接、高可用部署）内测资格。

👉 扫码加微信客服，备注 “企业智能体” 报名，让你的智能体从 “演示玩具” 变成企业离不开的 “实用工具”——AI Agent 的落地红利，属于懂技术更懂工程的实干者！



智能体应用开发变现推荐  ：

✅社群交流：加入“萤境智能体开发者招募2群”（添加助理微信号：yingjingAgent），领取付费开发任务！



END-

右下角，您点赞和在看

小编工资涨2毛