ChatGPT本质上是一个概率预测机器。它擅长生成看起来合理的文本。但企业经营不需要看起来合理的文本，需要的是确定的结果。
这就是为什么大家都要做Agent。大模型没有手脚，接触不到物理世界和企业防火墙后面的世界。Agent就是给这个脑子装上了手脚，配上了眼睛和耳朵。
假设你是电商运营总监，想知道昨天竞争对手的调价策略。扔给ChatGPT，它会告诉你一堆通用策略。但一个设计良好的竞品分析Agent，会先去调用爬虫接口拿最新价格，再去读公司内部数据库，把数据对比分析，最后直接在ERP系统里生成调价建议单。前者是聊天，后者是干活。
为什么不能直接用通用大模型？
展开剩余55%通用大模型为了追求普适性，牺牲了专业性和准确度。我给一家大型物流企业做咨询时，他们的核心数据资产——你敢直接扔给OpenAI吗？绝对不可能。这就需要私有化部署，需要理解行业黑话、懂得公司内部复杂审批流程的智能体。
大小模型协同才是王道
GPT的API调用很贵，如果所有任务都依赖顶级模型，老板能心疼得睡不着。我们现在的做法是搞大小模型协同：简单问题直接走传统数据库查询，零成本速度快；只有遇到复杂逻辑推理，才去调用大模型。
商业价值在哪？卖给谁？
真正的金矿在B端——卖给想裁员增效的老板。以前一个客服团队需要50个人三班倒，现在用Agent接入知识库，能解决80%的常见问题，留5个资深客服就够了。
数据主权的博弈
拥有私有数据的公司，希望能把大模型的推理能力“蒸馏”到自己的私有小模型上。Agent就是这个训练场。通过在实际业务中不断运行，收集高质量的“问题-行动-结果”数据对，企业就可以训练出专门针对自己业务的小模型，成本几乎为零。
所以你现在看到的各种Agent百花齐放，其实是一场关于未来数据入口和业务控制权的圈地运动。这不是重复造轮子，这是在造新时代的发动机。
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