这篇文章，主要讨论，AI Agent 如何从 Demo 阶段逐渐走向企业落地。

越来越多的团队开始尝试将 Agent 应用到客服、知识库、办公自动化、金融、电商、制造业等业务中。

然而，真正做过企业 Agent 的团队都会发现一个共同的问题：

Demo 很容易，真正上线却很难。

很多团队照搬了 Claude、Cursor、OpenAI SDK 等开放式 Agent 的架构，但业务越来越复杂，Prompt 越来越长，Tool 越来越多，最终系统变得难以维护。

问题并不是模型能力不足，而是企业 Agent 与开放式 Agent 面临的是两类完全不同的问题。

为什么开放式 Agent 可以工作？

开放式 Agent（如 Claude Code、Cursor、Devin）面对的是未知任务。

例如：

帮我定位这个仓库为什么编译失败。

模型不知道应该先做什么。

它可能需要：

• 阅读代码
• 搜索日志
• 查看配置
• 修改代码
• 再运行测试

整个过程是探索式（Exploration）的。

因此，这类 Agent 的核心通常是 Planner。

LLM 负责不断规划下一步动作。

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

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