从吴恩达提倡的“乐高积木式智能体”理念，到摩根大通 Ask David 的实战案例，这篇著述将带你跳出“造全能体”的幻想，转向“拼结构、干实事”的落地想维。

吴恩达 × LangChain Interrupt 2025 瞻念察解读

一、序言：别再问它是不是智能体，问它“干活了吗？”

在 LangChain Interrupt 2025 的现场，吴恩达一登场，就给 AI Agent 贴上了一个“接地气”的标签：

“别急着造全能智能体。先把检索、驰念、器用调用、评估作念好成一块块乐高积木，能拼起来，技艺跑得快。”

尔后紧接着登台的，是摩根大通展示的 Ask D.A.V.I.D.——一套基于 LangGraph 构建的投研 Agent 系统，能把一个 60 分钟的沟通经由压缩到 12 分钟。正如吴恩达所言，这不是某种“万金油代理”的告捷，而是“能拼能跑能复用的智能积木”**的得手。

二、居品瞻念察：从 Chatbot 到 Agent，区分是能不可“干成事”

1. AI Agent 的四大中枢智商：像东说念主相同“辞世使命”吴恩达强调，AI Agent 不再是传统的“提示施行器”，而是具备打算导向、感知智商和自主步履的“任务合作家”。这意味着它需要完成以下闭环：

2. “线性微闭环”才是落地的第一站

吴恩达反对“一步到位建超等智能体”的幻想。他提倡的旅途是：

从可控线性任务切入：如报销经由、客服反映、文献比平等；从器用链中摘积木：能检索、能调用器用、能缓存驰念即可上场；从东说念主机夹杂闭环启动：要害节点由东说念主兜底判断，AI模块捏续迭代。

这背后的中枢，其实是让Agent在真实任务中活起来，哪怕只干好 60% 的事，剩下的由东说念主补全，也比作念个“什么王人想干却干不成”的助手强。

三、真实案例：Ask David 如何把“智能体”拼成分娩线

来自摩根大通团队的 Ask David，用实际演示印证了“乐高积木智能体”不错干什么。

这套系统奇迹于投研分析，自动责罚客户发问、文档分析、结构化数据查找、个性化回话等任务。扫数 Agent 系统是这么单干合作的：

后果是显耀的：60 分钟压缩至 12 分钟、重迭性使命交给 AI、沟通员聚焦判断与创造。

四、居品方法论：拼 Agent，不是拼模子，而是拼结构1. “任务拆解力”是落地的第一门槛

吴恩达说，最稀缺的智商，不是调模子，而是：

谁能把一个需要三个东说念主赓续的经由，拆成 3-5 步、每步王人能挪动 AI 器用完成的旅途？

是以他发明了一个词：Agenticness（代感性）

不是看模子是不是“代理”，而是看它有莫得完成任务的智商不是看是不是“多轮对话”，而是看是不是“多步施行”

2. 反馈系统是“智能体”的标的盘

吴恩达单刀直入地指出：“大部分 AI 格式的失败，不是算法不好，而是没设查验点。” 他建议：

成就最小评估程序：5个样本+一个小判断器就能快速复盘；设定经由图：明确每法度用哪个Agent、什么器用、怎样考据输出；用LLM作念里面QA，反复拷问我方：这一段合理吗？

这不仅升迁了清楚性，更极大缩小了迭代节拍。

五、补充重心：别忽略这些“冷门但高价值”的积木1. 语音：不是更炫，而是更顺

“语音交互，其实是被严重低估的接口改进。”——吴恩达

语音让用户更容易启齿抒发，而不是像写prompt相同费脑子他说：“东说念主们话语时不需要像写稿那样追求完满，这种随口说出的主义，更容易袒露真实需求、反复衡量、转换办法。”应付蔓延的小技巧他还共享了一个接地气的小细节：“咱们一个语音智能体有5–9秒的蔓延，于是我加上一句‘Hmm…that’sinteresting’大略‘Letmethinkaboutthat’，再配合小数客服中心的配景杂音，用户会跟容易摄取”

Tips：语音不是“让你听起来很智能”，而是攻讦神志门槛、升迁交互亲和力的“减阻器”。

2. Vibe 编程：不是瞎写，是高强度 Prompt 流使命法

“许多东说念主听到‘Vibe coding’觉得这是粗莽编程，但其实这是最累的使命表情之一。”

Vibe编程的中枢不是写代码，而是不断迭代prompt，让AI小数点围聚打算。它代表一种“边干边想、边测边改”的居品-工程夹杂节拍，在器用如Cursor、Windsurf等赞助下，快速产出第一版、连忙试错。

吴恩达说：

“改日最蹙迫的智商不是写代码，而是能潜入告诉 AI 你到底要什么。”

这其实对居品东说念主、内容东说念主，致使销售战术制定者王人是一种新的手段条目。

3. 评估：不是为了操心，而是为了迭代

“咱们太多东说念主知说念评估蹙迫，但老是拖到临了才作念。”——吴恩达

他强调，评估不是QA，不是复盘论说，而是快速调标的的手电筒。他的作念法很朴素：“我会搞一套5个例子的mini测试，每次改prompt、换方法、调执法，王人先过这说念关。”

这带来了极大的敏捷性：你能不可在一天里尝试5次不同的决策，而不是等一个星期改一次版块？论断：莫得快速评估机制的Agent格式，很难果然跑起来。

六、结语：AI Agent 不是科幻，是拼积木

吴恩达说：“AI 格式失败的最大原因，不是模子不彊，而是没东说念主知说念该从哪儿启动拆。”

果然跨过 AI 诈欺的分水岭的团队，连接不是最懂工夫的那群东说念主，而是**最懂“让 AI 派上用场”的东说念主。

从“会用器用”到“能拼经由”，从“能对话”到“颖异事”，Agent 改进的落方位，从来不在 PowerPoint，而在果然跑起来的任务流里。 别再问：“这个是不是智能体？” 问它：“它到底干活了吗？”Reference

StateofAIAgents|AndrewNg@LangChainInterruptHowJPMorganBuiltanAIAgent|LangChainInterrupt

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题图来自吴恩达 × LangChain Interrupt 2025 瞻念察解读

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