为什么你的AI Agent不智能？一篇读懂感知缺失的本质（建议收藏）

AI Agent不智能？感知缺失是主因

原创于 2025-11-24 21:30:30 发布 · 502 阅读

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#人工智能 #服务器 #linux #数据库 #深度学习 #大数据

文章指出当前AI Agent开发的最大误区是过分关注"规划+执行"而忽视"感知"。作者认为智能的本质是"感知×理解×决策×行动"，大多数Agent失败的原因是让AI在没有足够信息的情况下做决策。正确的Agent进化路径应为：感知→记忆→决策→执行。未来Agent的突破点在于信息入口、感知硬件和语义记忆系统，而非单纯的推理能力增强。

今年，AI Agent 成为了最热的方向之一。

大家都在问：
怎么让 Agent 更精细地规划？
怎么让 Agent 自动执行任务？
怎么让 Agent 像一个“数字人”，替你工作？

但越做越发现一件令人沮丧的现实：

今天绝大多数 Agent 做不到持续执行、做不到主动性、也做不到可靠的自动化。

不是因为模型不够强，不是因为 workflow 不够复杂，而是因为——
方向一开始就搞错了。

01

行业的最大误解：以为 Agent 的核心是“规划+执行”

今天的 Agent 产品几乎都在做一件事：

不断增强 LLM 的推理能力，让它规划得更好、拆解任务更细、调用工具更聪明。

你会看到各种努力：

R1 长思考（提升推理）
自动规划（Planning）
工具编排（Tool Routing）
连续执行链路（Workflow）
多Agent协作

看起来很热闹，但这些产品真正跑起来之后，普遍碰到同样的瓶颈：

任务执行不稳定
规划自嗨、不符合现实
对用户真实需求理解有限
无法连续记忆上下文
无法根据环境变化动态调整

一句话总结：

大家把智能的核心放错了地方。

02

当前AI 的智能瓶颈，不在“推理”，而在“感知”

过去两年模型推理能力的进步（尤其是 R1、CoT、SFT+RL 体系）已经足够强。

真正不足的是另一件更底层的事：

AI 的输入太少了。
AI 对世界的感知几乎是盲的。

我们今天的 Agent，其实是这样工作的：

用户告诉它一段文本
它根据文本做规划
然后调用一些工具
用一次性的上下文执行一次性的任务

但它不知道：

用户现在正在做什么
用户的真实目的是什么
环境有没有变化
执行结果是否符合预期
用户生活/工作场景的长期规律是怎样的

一句话：

今天所有 Agent 都像是“蒙着眼睛在规划”。

再聪明的大脑，如果看不见世界，也难以做出有效决策。

03

智能的第一性原理：智能 = 感知 × 理解 × 决策 × 行动

这是一个可以解释未来十年 AI 演化的公式，也是 Agent 产业最底层的逻辑：

智能 = 感知 × 理解 × 决策 × 行动

但行业只是在疯狂增强「理解与决策」两项。

而最前面的“感知”被完全忽略了。

你可以把 Agent 想象成一个操作系统：

感知 = I/O 层（传感器、输入）
理解 = CPU（模型推理）
决策 = 调度器（Planner）
行动 = 工具调用（执行）

今天的 Agent 之所以“显得笨”，不是 CPU 不够强，而是 输入太少。

所以：

感知越丰富 → 记忆越完整 → 决策越准确 → 行动越可靠
感知缺失 → 决策必然瞎猜 → 行动必然混乱

这才是行业的根因。

04

AI Agent 正确的进化路径：从感知开始，而不是从规划开始**

很多人一上来就在做“高级智能”，这是倒着做的。

未来 Agent 的演进顺序一定是：

第一阶段：感知（Perception）——让 AI 看到世界

包括：

AI 眼镜（第一视角视频）
实时音频采集
环境感知（空间、位置、行为）
网页/应用操作轨迹的自动捕捉
程序/业务系统数据的实时输入

这是所有智能的基石。

第二阶段：记忆（Memory）——让 AI 形成“用户模型”

包括：

事件理解
长期偏好建模
时间序列的结构化
语义向量化与检索
行为模式画像

没有记忆，Agent 永远只能做“一次性对话”。

第三阶段：决策（Planning）——让 AI 基于真实信息思考

当感知和记忆丰富后，规划才有意义。

第四阶段：执行（Action）——让 Agent 可靠地行动

执行的可靠性，依赖于前 3 步的信息质量。

05

为什么今天的大多数 Agent 都不智能？因为它们没有“眼睛”**

如果你观察所有失败的 Agent 产品，你会发现一个普遍规律：

它们让大模型在不知道现实情况的前提下做决策。

这就像：

不看地图规划路线
不知道库存却自动下单
不知道用户场景却主动推荐
不知道环境变化却执行同样动作

这当然不可能智能。

行业误以为“智能=规划”，但现实是：

规划的智能上限由输入的信息决定。

06

AI Agent 未来的颠覆点：从“脑”转向“眼、耳”切入

接下来 3–5 年，真正能产生突破、且创业公司有机会把握的方向不是：

更强的推理
更复杂的 workflow
更多的工具链

而是：

信息入口
感知硬件
全时数据
语义记忆系统

也就是：

AI 眼镜、AI 传感器（第一视角）
实时数据采集系统
mirrorOS 这样的“记忆层操作系统”
多模态感知到语义记忆的 pipeline

换句话说：

未来最强的 Agent，首先是最懂你、最了解你、最能看到你生活的人。

不是最会规划的那个。

07

写在最后：今天做 Agent，真正的差异是“获取什么信息”

未来所有 Agent 产品之间的竞争都将回到一个终局问题：

你能为 AI 提供多少真实、高质量、连续的信息？

信息越多 → 记忆越深 → 理解越准 → 决策越强 → 行动越稳
信息贫瘠 → 决策注定乱猜 → 智能永远不成熟

这就是为什么：

绝大多数人做 AI Agent 的方向都搞错了。

他们试图让 AI 变聪明，却不给 AI 足够的信息。

没有感知的智能，是不存在的。

真正能开启下一代 Agent 的，不是更强的“脑”，
而是更好的“眼、耳”和“记忆系统”。

而这，正是下一波 AI 创业的最大机会。

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