AI Agent 很火但真正做产品后我们却越来越不想做一个什么都会的 Agent。过去一年AI Agent 成了技术圈最热门的话题之一。很多产品开始宣传一个 Agent 完成所有工作。一个 Agent 替代整个团队。一个 Agent 自动处理所有任务。听起来很吸引人。我们最初也有类似的想法。如果 AI 足够聪明为什么不能让一个 Agent 完成所有事情真正开始开发以后我们发现事情远没有这么简单。一个 Agent真的能做好所有工作吗假设一个跨境电商商家输入一个 Product URL。接下来AI 需要完成很多任务理解商品信息规划 SEO 关键词编写博客生成 FAQ设计营销落地页编写视频脚本规划分镜生成配音输出营销视频理论上一个超级 Agent 可以全部完成。但实际上我们很快遇到了两个问题。第一Prompt 越来越长。第二上下文越来越复杂。一个 Agent 需要同时理解文字、图片、视频和营销逻辑维护成本非常高。我们尝试把一个大 Agent 拆开后来我们开始把工作拆分。不是一个 Agent 完成所有事情。而是多个 Agent各自负责不同阶段。例如Product Parser │ ▼ Product Context │ ├─────────────┬─────────────┐ ▼ ▼ ▼ SEO Agent Landing Agent Video Agent这样每个 Agent 的职责都变得非常清晰。SEO Agent 不需要关心视频。Video Agent 不需要研究关键词。大家共享同一份 Product Context。为什么共享 Context 比共享 Prompt 更重要很多团队喜欢共享 Prompt。但我们后来发现更应该共享的是 Context。Prompt 更像是一条执行命令。Context 才是真正的业务数据。例如{ title: ..., brand: ..., features: [], targetUsers: ..., scenarios: [] }无论生成博客还是视频。读取的都是这一份 Context。这样可以保证品牌表达一致产品卖点一致不需要重复解析商品SEONIB 和 VEONIB 为什么没有合并很多用户问过我们为什么不把 SEO 和视频放到同一个产品从功能上看确实可以。但从产品设计来看它们面对的是两种完全不同的工作流。SEONIB的核心目标是帮助商家持续获取自然流量。因此它更关注SEO 博客AEO 内容Landing Page搜索优化而VEONIB的目标则完全不同。它关注的是视频脚本StoryboardAI 配音AI Overlay营销视频虽然它们共享同样的商品数据。但工作方式完全不同。如果强行放到一起。产品反而会越来越复杂。小而专比大而全更重要很多 AI 产品都在追求All in One。但真正做下来我们越来越相信专业化 Agent 更容易维护。例如SEO Agent。Video Agent。Email Agent。Social Agent。每个 Agent 都可以持续优化自己的能力。而不是做一个越来越臃肿的超级 Agent。我们的一些实践经验这一年我们总结了几个经验1. Agent 的职责越单一效果越稳定明确输入。明确输出。Prompt 更简单。测试也更容易。2. Context 应该统一管理不要每个 Agent 都重新理解商品。统一解析一次。所有 Agent 共享。3. Workflow 比 Agent 更重要真正决定产品体验的。不是 Agent 数量。而是它们之间如何协作。Workflow 才是真正的产品能力。写在最后AI Agent 的未来不一定是越来越大的超级 Agent。也可能是一组职责清晰、协同工作的专业 Agent。过去一年在开发SEONIB和VEONIB的过程中我们越来越相信真正重要的不是让一个 AI 做所有事情。而是让每个 AI 做好自己的事情。当它们通过统一的 Context 和 Workflow 协同工作时整个系统反而更加稳定也更容易持续演进。
