在數字化轉型的浪潮中，企業正積極探索智能體的構建與擴展之道，這一過程揭示了一個不可忽視的事實：智能體的打造方式相較于傳統軟件有著根本性的不同。Writer公司的首席執行官兼聯合創始人May Habib，基于幫助數百家企業客戶成功實施智能體的豐富經驗，深刻闡述了這一觀點。

Habib在VBTransform大會上強調，智能體在構建邏輯、運行機理及優化策略上均展現出“本質區別”。這意味著，面對這類自適應系統，沿用傳統的軟件開發生命周期模式已顯得力不從心。“智能體并不拘泥于既定規則，”Habib指出，“它們以結果為導向，具備詮釋與適應能力，其行為特質唯有在真實應用場景中方能得以彰顯。”

據悉，Writer公司已贏得了超過350家財富1000強企業的信賴，預計到2025年底，將有半數以上的財富500強企業借助Writer的力量拓展智能體應用。然而，利用非確定性技術創造高效產出，尤其是在系統性擴展智能體時，其復雜性不容小覷。盡管企業團隊能在沒有產品經理和設計師參與的情況下啟動智能體，Habib仍認為，在智能體的協作、構建、迭代及維護過程中，“產品經理思維”不可或缺。

“無論這是挑戰還是機遇，若IT部門未能引領業務伙伴采納新的構建模式，最終或將承擔起全部責任。”Habib的話語中透露出緊迫感。

在智能體的應用實踐中，目標導向的方法論顯得尤為重要。以法律團隊為例，若僅籠統要求智能體協助審查或修改合同，往往難以達到預期效果。相反，明確設定減少合同審查與修改時間的目標，更能激發智能體的潛力。Habib解釋道：“傳統軟件開發生命周期側重于一系列確定性的可預測步驟，輸入輸出相對明確。而對于智能體，則需塑造其行為模式，提供豐富上下文，并引導其決策過程。”

智能體的構建還需摒棄傳統的工作流程設計，轉而構建包含業務邏輯的藍圖。這要求設計推理循環，并與領域專家緊密合作，共同繪制出促進期望行為的流程圖。

盡管關于智能體擴展的討論日益熱烈，Writer公司仍在幫助大多數客戶逐個構建智能體。這是因為，在智能體的所有權、審計責任、相關性保持及結果驗證等方面，尚需明確界定。Habib警告說：“缺乏新的構建與擴展策略，企業很快就會遭遇擴展瓶頸。當組織負責智能體管理的能力跟不上各部門開發步伐時，這一瓶頸便會顯現。”

智能體的質量保證同樣面臨挑戰。相較于傳統軟件，智能體的評估需考慮非二進制行為，即在真實情境下評估其表現，而非僅憑客觀清單。失敗并非總是顯而易見，也不如功能中斷那般黑白分明。因此，Habib建議從智能體行為是否良好、安全措施是否有效、結果與意圖是否一致等角度進行評估：“我們的目標不是追求完美，而是建立行為信心，因為這里充滿了主觀性。”

智能體的維護同樣別具一格。傳統軟件維護側重于代碼檢查，而AI智能體則需要全新的版本控制策略，以管理所有可能影響其行為的因素。這還需輔以恰當的治理機制，確保智能體能夠持續發揮效用，避免產生不必要的成本。由于模型與智能體之間缺乏明確映射，維護工作需涵蓋提示檢查、模型設置、工具架構及內存配置等多方面。這意味著，必須全面追蹤輸入、輸出、推理步驟、工具調用及人機交互的執行歷程。

“你或許只是更新了大型語言模型的提示，卻發現智能體行為發生了翻天覆地的變化，即便git歷史記錄中并未顯示任何變動。”Habib舉例說，“模型鏈接變化、檢索索引更新、工具API演進……這些因素都可能導致相同提示下的智能體行為不如預期。這感覺就像在調試一個無形的幽靈。”