K神：先做透模型，再催Agent干活
看了Karpathy的分享，有些话憋了很久，今天索性说透。终于有人站出来，戳破了Agent的“全能泡沫”。过去一段时间，资本与行业集体陷入了一种狂热，痴迷于打造一个无所不能的“万能数字管家”，渲染全自动的乌托邦叙事。但从底层逻辑来看，这种预期从根上就是错的。Agent真正的长项其实非常清晰：它只适合干掉那些重复、枯燥、无决策价值且容错率极高的“体力活”。无论是信息提取、数据结构化、内容初筛，还是模板化文案，职场里80%到95%的流水线工作，它都能以极低的成本批量消化，效率碾压人工。这也暴露了它的致命短板：一旦进入需要主观判断、动态决策、临场应变的场景，它立刻失效。长链路记忆断裂、逻辑错误逐级传导、幻觉无限放大……那些真正具备决策价值的5%核心工作，永远必须由人来兜底。Agent永远只是副驾驶，成不了驾驶员。认清了这一点，也给小团队指明了唯一可行的出路：不要去和大厂争抢通用全能Agent的牌局。底层基座、顶级算力、合规资质，全部垄断在头部手里，中小团队进场只有陪跑。真正的蓝海，是做垂直行业的“重复劳动外包商”。专门去捡大厂看不上的场景：工作量庞大、规则固定、出错成本极低、用户只追求效率和低成本，且不要求百分之百绝对精准。简历初筛、合同提取、周报汇总、工单分类、舆情简报，全是现成的需求。这个赛道的门槛非常友好：不需要自研基础大模型，不需要顶级算法团队，只需要熟练调用API、搭建RAG、编排工作流，再叠加细分行业的业务认知。门槛卡在“外行做不了，内行踮脚就能够到”，这是留给小团队的宝贵时间窗口。过去，大家迷信Agent可以完整替代人类；现在，理性的共识已经成型：Agent只能替代人类的重复劳动。大厂负责夯实地基、制造万能叙事；小团队深耕垂直场景，承接95%的标准化脏活累活，把人力成本打到最低，剩余的决策环节交由客户把控。这不是退而求其次，而是泡沫褪去之后，商业化落地的最优解。你们公司现在在用Agent做什么？踩过哪些坑？欢迎在评论区聊聊。
发布于 云南
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