AI 发展太快，我的分享资料还没讲就过时了

厂里今年的主题就是提效。老板号召大家学 AI、用 AI，为各自的工作提效，还组织了一些比赛，看谁的提效点子好、提效效果好。在这样的大氛围下，大伙都发现今年想要做出被领导认可的业绩，都要扯上 AI。

于是各种 AI 智能体疯狂上马。刚开始大家做的 AI 智能体都还算正常，跟松哥理解的智能体比较像，可能也是各位小伙伴理解的智能体——就是基于一些 AI 开发平台，配置出来的 AI Agent，解决工作中的一些麻烦事，为手头的事情提效。

但是后来慢慢变味了。

一些系统功能也被算成了智能体。比如：

• 表单自动填充：根据关联数据自动填充表单字段
• 跨系统数据关联：不同系统之间数据关联后减少用户操作负担
• 自动推送通知：定时把某条数据推送到另一个系统

这些功能其实都不涉及 AI，就是传统的软件功能开发而已。这个非要算智能体，感觉也说得过去——毕竟"自动化"嘛，但总感觉怪怪的。

松哥私下琢磨：如果自动填充表单都算智能体，那 Excel 里的 VLOOKUP 函数是不是也得算一个？

为了响应老板的号召，部门也同步组织了很多 AI 相关的技术分享。下周二下午所有同事暂停搬砖，听部门两位技术专家讲解一些 AI 智能体实践场景。

松哥在年初也被安排了一场 AI 相关的分享，时间定在 4 月底。

我从 3 月初开始就在思考讲什么，一边思考一边准备相关的分享资料。今天又重新审视了一遍自己准备的资料，发现好像有点落伍了。

当时觉得挺新鲜的一些玩艺，一个月后再看，好像也就那么回事。身边的同事要么已经了解了，要么已经在了解的路上了。

有时候不得不感叹这两年 AI 发展太快了。隔几个月就能冒出一个新概念、火几个工具，真的让人目不暇接。

2023 年的时候，大家还在讨论"大模型能做什么"、“怎么调用 API”、“提示词怎么写”；

到了 2024 年，大家开始讨论"Agent"、“RAG”、“工具调用”、“多模态”、“AI 编程助手”；

2025 年，大家开始讨论"AI Agent 能不能独立完成任务"、“AI 会不会取代程序员”；

老的工具、概念还没想明白怎么和自己手头的业务结合，新工具就已经来了。

2023 年初，提示词工程是一个热门方向，很多公司甚至招聘"提示词工程师"这个岗位。可是到 2024 年中，这个岗位基本消失了。为什么？因为模型变聪明了，不需要精心设计提示词了；同时，更好的工具出现了——Agent 框架、RAG 系统、工具调用机制。

一个技能（或者说一个工作岗位）从出现到消失，只用了不到两年。

2023 年下半年，RAG 成为热门话题。各种向量数据库、知识库搭建方案层出不穷。

到 2024 年底，RAG 已经成为基础设施，不再是什么新鲜事了。现在大家讨论的是：长上下文时代，RAG 还需要吗？

2023 年，GitHub Copilot 是主流选择。

2024 年，Cursor、Windsurf、Cline、Roo Code 等 AI 编程工具百花齐放。

2025 年，AI 编程助手已经从"辅助工具"变成"核心生产力"。各种国产工具也是层出不穷，表现也很惊艳～

这两年你有没有这样的感觉：

刚学会用 ChatGPT，GPT-4 出来了。

刚学会写提示词，Agent 框架出来了。

刚学会搭 RAG，长上下文模型出来了。

刚学会用 Copilot，Cursor 出来了。

永远在追赶，永远追不上。

这种感觉，相信很多小伙伴都有共鸣。

回到开头的故事。

部门组织的 AI 技术分享，松哥其实挺期待的。听听同事们都在做什么，有什么好的实践，总会有收获。

至于松哥 4 月底的分享，我决定换个思路：不追求最新最前沿，而是分享一个具体场景下 AI Agent 的完整实践过程。

从需求分析、方案设计、技术选型、落地实现，完整地走一遍。这样即使技术本身过时了，方法论也不会过时。