当时针拨至2025年下半年，中国科技圈的聚光灯再一次发生了转移。
“期望膨胀期”意味着市场对技术的预期已经远远超过了其实际能力。当所有人都认为AI智能体是能够自动解决一切业务难题时，作为决策者，现在恰恰是最需要警惕盲目带跑的时刻。
一、 警惕全能员工的幻觉
目前的市场叙事将AI智能体描绘成完美的数字员工：它们不仅能聊天，还能自主拆解任务、调用工具、完成复杂的跨系统操作。
然而，Gartner的报告揭示了一个残酷的现状，技术能力的错位。
目前的智能体技术，在“感知”和“执行”层面确实取得了长足进步，比如能看懂屏幕、能点击按钮，但在最核心的决策层面依然薄弱。
在复杂的企业环境中，业务流程往往充满了非标准化的例外情况。目前的智能体大多缺乏对隐性业务逻辑和模糊边界的判断力。如果你指望智能体像一名成熟经理那样进行自主决策，结果很可能是一场灾难。它们目前更适合做听话的“手”，而不是做思考的“脑”。
二、 数据地基的缺失
Gartner报告中还有一个与智能体并列顶峰的概念值得深思——AI就绪型数据。
这恰恰是大多数中国企业盲目上马AI智能体时最容易忽视的深坑。
大模型时代（2023-2024），许多企业以为买了显卡、部署了模型就能转型。结果Gartner数据显示，截至2025年中，仅有8%的中国企业成功将GenAI部署到了生产环境。
为什么？因为数据不行。
AI智能体对数据质量的要求比单纯的对话模型高出数倍。大模型聊错了可能只是个笑话，但智能体如果基于错误的数据去执行操作，如自动采购、自动审批，那就是实打实的业务损失。
如果你的企业内部数据依然孤岛林立、非结构化数据杂乱无章、API接口缺乏标准，那么引入AI智能体无异于在流沙上盖高楼。没有“AI就绪”的数据，就没有“智能”的体。
三、 拒绝拿着锤子找钉子
生成式AI正在经历的泡沫破裂期给我们上了生动的一课，技术很酷，但ROI投资回报率更重要。
前两年，无数企业为了用AI而用AI，上线了大量华而不实的对话机器人，如今大多成了摆设。面对AI智能体，我们不能重蹈覆辙。
与其盲目追求全自主智能体这种宏大概念，不如转向Gartner提到的复合AI思路。
#人工智能未来 #智能体 #科技与创新 #AI人工智能 #智能化转型 #多模态人工智能 #人工智能就业 #小程序开发
“期望膨胀期”意味着市场对技术的预期已经远远超过了其实际能力。当所有人都认为AI智能体是能够自动解决一切业务难题时，作为决策者，现在恰恰是最需要警惕盲目带跑的时刻。
一、 警惕全能员工的幻觉
目前的市场叙事将AI智能体描绘成完美的数字员工：它们不仅能聊天，还能自主拆解任务、调用工具、完成复杂的跨系统操作。
然而，Gartner的报告揭示了一个残酷的现状，技术能力的错位。
目前的智能体技术，在“感知”和“执行”层面确实取得了长足进步，比如能看懂屏幕、能点击按钮，但在最核心的决策层面依然薄弱。
在复杂的企业环境中，业务流程往往充满了非标准化的例外情况。目前的智能体大多缺乏对隐性业务逻辑和模糊边界的判断力。如果你指望智能体像一名成熟经理那样进行自主决策，结果很可能是一场灾难。它们目前更适合做听话的“手”，而不是做思考的“脑”。
二、 数据地基的缺失
Gartner报告中还有一个与智能体并列顶峰的概念值得深思——AI就绪型数据。
这恰恰是大多数中国企业盲目上马AI智能体时最容易忽视的深坑。
大模型时代（2023-2024），许多企业以为买了显卡、部署了模型就能转型。结果Gartner数据显示，截至2025年中，仅有8%的中国企业成功将GenAI部署到了生产环境。
为什么？因为数据不行。
AI智能体对数据质量的要求比单纯的对话模型高出数倍。大模型聊错了可能只是个笑话，但智能体如果基于错误的数据去执行操作，如自动采购、自动审批，那就是实打实的业务损失。
如果你的企业内部数据依然孤岛林立、非结构化数据杂乱无章、API接口缺乏标准，那么引入AI智能体无异于在流沙上盖高楼。没有“AI就绪”的数据，就没有“智能”的体。
三、 拒绝拿着锤子找钉子
生成式AI正在经历的泡沫破裂期给我们上了生动的一课，技术很酷，但ROI投资回报率更重要。
前两年，无数企业为了用AI而用AI，上线了大量华而不实的对话机器人，如今大多成了摆设。面对AI智能体，我们不能重蹈覆辙。
与其盲目追求全自主智能体这种宏大概念，不如转向Gartner提到的复合AI思路。
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