别盲目梭哈 Agentic AI！先看清“确定性”的崩塌与“概率性”重建

从确定性到概率性的AI跃迁

最新推荐文章于 2025-12-04 13:49:48 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 13:49:48 发布 · 183 阅读

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大家好，我是Tony Bai。

如果你在 IT 行业待得够久，最近可能会有一种强烈的“既视感”。

现在的 AI 热潮，像极了当年的移动互联网元年。VC 们兴奋地喊着“所有行业都值得用 AI 重做一遍”。于是我们看到了 AI 版的 Office、AI 版的客服、AI 版的 IDE。表面上看，这确实是历史周期的又一次轮回：新平台出现，旧应用迁移。

但作为在一线写代码的工程师或架构师，你可能隐约感觉到一种前所未有的“失控感”。

以前我们将业务从 PC 迁移到手机，底层逻辑是没变的：输入 A，经过代码 B，必然得到输出 C。这是一个确定性（Deterministic）的世界，我们是构建规则的“上帝”。

但当我们试图把业务迁移到 LLM（大语言模型）上时，地基塌了。同样的 Prompt，今天的结果可能和明天不一样；模型一换，一切全乱；模型会一本正经地胡说八道；原本严丝合缝的逻辑代码，变成了一场概率的游戏。

别被表象骗了。这不仅仅是技术栈的升级，这是计算机科学底层“物理法则”的改变。

我们正在从牛顿力学的“确定性时代”，跨入量子力学的“概率性时代”。在梭哈 Agentic AI（自主智能体）之前，如果看不清这两者的断裂，你的系统注定会崩塌。

为了讲清楚这个第一性原理的差异，我们不妨打个比方。

过去几十年我们构建的软件（ERP、SaaS、OS），本质上都是一台极其精密的“超级计算器”。

而以 LLM 为核心的 AI Agent，本质上是一个名校毕业的“聪明实习生”。

现在的痛苦源于什么？

源于我们试图用管理“计算器”的方法（单元测试、严格断言、精确匹配）去管理“实习生”。这注定是徒劳的。

很多老板问：“能不能让 AI 像数据库一样准确，永远别出错？”

从第一性原理看，不能。

生成式 AI 的核心能力是“联想”和“生成”。如果你把它的温度（Temperature）降到绝对零度，强行让它变得完全确定，它就失去了智能，退化成了一个极其昂贵的搜索引擎。

“确定性”和“创造力”是一对互斥的变量。

所以，AI 原生应用不可能替代所有经典应用。世界将分裂为两半：

那么，介于两者之间的广阔中间地带（大多数企业软件）该怎么办？

这正是 AI Agent（智能体） 诞生的意义。

Agent 不是简单的 Chatbot，它是一种架构模式。它的核心使命是：用逻辑框架去约束概率模型，让“不确定”的大脑安全地操作“确定”的工具。

我们可以把未来的软件架构想象成一个“倒三明治”：

上层（用户意图）： 模糊、多变、自然语言。（用户说：“给张总发个报价单”）
中层（Agent 大脑）： 概率性核心。 负责拆解任务、规划路径、选择工具。（AI 思考：“张总是谁？报价单格式是什么？我要调用哪个 API？”）
底层（Tools/APIs）： 确定性基石。 数据库、CRM、计算器。（执行：SELECT * FROM users WHERE name='Zhang'，SEND_EMAIL(...)）

这就是“实习生 + 计算器”模式：

你指挥实习生（AI），实习生去按计算器（经典 App）。

在这个架构中，经典应用/服务并没有死，它们退隐到了后台，变成了 Agent 手中的 Tools。