当“AI Agent”成为科技圈的热门 buzzword，当人们期待人工智能能像律师、秘书般自主洞察需求、解决问题时，现实却往往泼来冷水。我们对AI的失望，根源不在于它知识不够渊博、执行不够高效，而在于它始终缺失那股让人类彼此共鸣的“动态主体性”——一种生命系统对环境的本能反馈，一种能挖掘用户“自己都不知道的需求”的深层洞察。
一、Agent的核心：不止于执行，更在于“懂你”
Agent（智能体）的魅力，从来不是简单的“自动化执行”。自动化是用户已有解决方案，只需按流程落地；而Agent需要的是“给定目标后，自主制定方案并执行”，其核心价值锚定于“提出解决方案”的能力。就像代理机构能帮客户搞定遗产分配，靠的不仅是专业知识和执行力，更关键的是通过沟通深入理解客户——包括那些客户没说出口的隐忧与诉求。
人们对AI的期待，正是希望它成为这样的“智能代理”。但现实是，当前的AI更像一个“知识渊博的随机盒子”。它能回答“地中海沙拉怎么做”，却不会追问“你今天为什么突然想吃沙拉”；它能推荐健身计划，却无法洞察你健身是为了摆脱职场疲劳的深层动因。就像一本评价很高的书，真正的价值不是灌输新知，而是“勾”起你内心早已存在的感受、想法，再将其澄清、强化——这种共鸣，AI做不到。
二、主体性的本质：生命系统的动态反馈
AI缺乏主体性，绝非“沟通技巧不足”或“场景理解不深”这类表层问题——这些通过工程优化或许能弥补。真正的症结在于，主体性是生命系统对外部环境的动态反馈，而非预设的静态目标。就像你告诉另一半“想吃地中海沙拉”，对方不会直接丢给你食谱，而是会先诧异“今天怎么反常”，进而追问动机：若是因为看了糖尿病视频焦虑体重，他可能先安慰你，可能推荐更均衡的餐厅，也可能一起制定减肥计划。这些反应，源于他当下的身体状态、过往经历、情绪波动等一系列动态因素的叠加。
而AI的反应永远是“预设式”的。即便ChatGPT会问“要食谱还是推荐餐厅”，这种挖掘需求的行为，也是开发者通过“你是一个 helpful assistant”的prompt预设的静态逻辑。改变top_p和temperature参数试图模拟动态，只会像“同一个人每次聊天人设都刷新”，毫无真实感。当前大模型基于自回归的静态损失函数训练，本质上是“预测机器”，永远无法产生生命特有的、随环境变化的动态反馈。
三、失望的真相：期待与现实的错位
我们对AI的失望，本质是期待与现实的严重错位。我们渴望它拥有“持久的动态主体性”，能像人类一样引导、共情、甚至“勾引”我们表达需求；但现实中，AI只能在单一、简单场景里实现“还算能用”——比如写文案、绘图、翻译，却始终无法承担需要深层洞察的角色。市场反馈早已说明问题：现在“好用”的AI应用，都是用户明确知道“哪个环节需要它插手帮忙，剩下的自己来”，而非“交给它就能省心”。
创业者们铆足劲在自动化、知识面、对话策略上发力，却难逃“隔靴搔痒”的困境。因为Agency（主体性）从来不是一项“功能”，而是生命涌现的现象。要实现它，需要构建真正的反馈回路，这与当前大模型的研发思路背道而驰。就像Claude研究AI幻觉时发现的，静态的训练逻辑只能产出静态的结果。
所以，对AI的失望并非技术停滞，而是我们过早将“拟人”作为目标。当前技术下，任何以“拟人”为核心的AI产品都注定失败。若想让AI赢得市场，或许该放下“造智能代理”的妄想，转而在“特定环节提供专业辅助”上深耕——毕竟，让AI做好“工具”，远比强求它成为“伙伴”更现实。