核心内容摘要
PowerToys FancyZones分屏黑科技：双屏办公党必备的窗口管理技巧
本文揭示了AI智能体落地的残酷现实90%工作是软件工程仅10%涉及AI。
通过冰山模型分析水面上的10%是用户可见的AI能力(自然语言交互、内容生成)而水面下的90%则是支撑智能体运行的软件工程(前端交互、记忆管理、权限控制、工具调用等)。
这对企业落地智能体至关重要指导架构设计、团队建设和理解B端与C端落地的差异提醒开发者不要只关注模型而忽视工程建设。
过去两年AI智能体AI Agent成为AI落地的热门方向。
从 ChatGPT 的对话助手到自动化办公、代码助手再到多智能体协作平台智能体被视为未来人机交互的核心形态。
然而在实际落地中很多企业会发现一个残酷现实构建一个真正可用的智能体90% 的工作是软件工程只有 10% 才是 AI。
这一观点最早由 Rakesh Gohel 在其著名的AI Agent冰山模型中提出并在业内引发了广泛共鸣。
本文将深入解析这背后的逻辑。
图来源Rakesh GohellinkedinRakesh Gohe
为什么智能体是 90% 软件工程、10% AI表面上智能体看起来只是一个能理解自然语言、会自动生成结果的“大模型应用”。
但真正的企业级智能体落地远不止一个 LLMAI 模型只解决“脑子”的问题理解任务、规划步骤、生成内容或结果这一部分就是“10% AI”软件工程支撑智能体的整个“身体和神经系统”用户交互、权限控制、任务编排、数据流转、工具调用、日志监控、异常回滚这些工作是“90% 软件工程”没有它们智能体无法稳定运行用一句话概括AI 决定智能体“懂不懂”软件工程决定它“能不能干活”。
AI智能体的冰山模型为了直观说明这 90/10 的关系我们可以用冰山模型来理解智能体架构
水面上的 10%用户可见的 AI内容自然语言交互、意图理解、文本/代码/报表生成典型体验C端ChatGPT、文心一言、通义千问、CursorB端智能工单助手、报销自动审核、代码自动补全核心能力大模型LLM语义理解与生成基础任务规划与工具选择用户看到的“智能”部分其实只是冰山一角。
水面下的 90%支撑智能体运行的软件工程这部分是企业真正的建设难点主要包括前端与交互层Web端、移动端、企业IM钉钉/飞书入口对话UI、任务面板、状态可视化记忆与上下文管理长短期对话记忆、任务链状态、文档缓存典型实现向量数据库Milvus、Redis/ES身份认证与权限控制企业级 SSO、AD/LDAP、API网关鉴权确保智能体任务执行可控、可审计工具与执行层RPA、OCR、知识库、企业系统API智能体的“手脚”完成具体任务智能体编排与调度Orchestration多智能体协作、任务拆解、工具路由只有少部分是AI推理大部分是工程逻辑和任务管理可观测与日志追溯任务状态监控、错误处理、操作日志B端智能体必须“看得见它在干活”否则无法信任数据与基础设施ETL、数据库、向量库、云原生容器、GPU/CPU集群保障性能、可扩展性和低成本运行
总结水面下的 90% 负责让智能体“落地、稳定、可控、可追溯”而非展示“聪明”。
为什么这个比例对企业落地很重要防止高估AI能力只关注模型而忽视工程建设智能体很快失效或不可控指导架构设计把智能体当作软件系统而不是单个模型先规划好 Workflow、权限、数据、日志、工具集成明确团队建设方向90% 的工作需要软件工程、架构、运维人才只有 10% 是 Prompt、模型微调或推理优化解释为什么B端落地难、C端快C端重体验轻工程冰山顶部就能跑 MVPB端重交付必须把冰山底部的 90% 建完整如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。
那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。
正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。
这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。
④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。
以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有
年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。
风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。
本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。
以上全套大模型资料如何领取