核心内容摘要
当漏洞未爆发时：预测型防御如何改写容器安全攻防战——致软件测试工程师的前沿防御指南
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 Gohellinkedin*Rakesh 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% 建完整普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。
大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
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