AI Agent 项目为什么会失败？麦肯锡通过分析50个项目实践给出的六个启示

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（来源：金科之家网）

过去一年，AI Agent（智能体）项目成为企业追逐的热点，然而很多企业投入大量资源后却发现回报远低于预期。

麦肯锡在2024年对全球50个处于不同阶段的Agentic AI项目进行了深度剖析。这些项目来自金融、医疗、制造、零售等多个行业，技术栈涵盖主流大模型和自主开发框架。

结果令人警醒：超过70%的项目未能达到预期目标，其中近40%以彻底失败告终。失败的原因，往往不是模型不够大、算力不够强，而是工程落地过程中的系统性疏忽。

通过对这些失败案例的交叉分析，麦肯锡提炼出6个关键因素。它们不是技术难题的罗列，而是工程实践中最容易被低估、被跳过、被“等上线再解决”的环节。对于一线AI工程师而言，理解并应对这6点，可能比掌握最新算法更为重要。

一、重要的不是智能体，而是整体流程

许多企业在部署智能体AI时陷入了一个典型误区：过度关注智能体本身的算法和性能，却忽略了它应该嵌入的业务流程。

常见误区：企业往往集中精力优化智能体的“单点能力”，比如让它更精准地生成文本或更快地处理数据，却很少思考这个智能体应该放在哪个工作流中、解决什么核心痛点。 结果，实验室中表现优异的智能体进入实际业务流程后，常因与现有步骤脱节而变得“中看不中用”。

正确实践：一家替代法律服务提供商的成功案例展示了正确方法。他们没有直接开发“合同审查智能体”，而是先绘制完整的合同审查工作流，找出瓶颈和易错点，然后设计智能体系统作为律师的辅助伙伴。

智能体提取合同关键条款，自动比对法规并标注风险，同时记录律师的修改，将这些反馈转化为优化自身逻辑的训练数据。

关键启发：智能体的价值不在其本身的“聪明程度”，而在于对工作流效率的重构。一个性能中等但完全适配流程的智能体，远比性能顶尖却脱离实际的智能体更有价值。

二、智能体不是万能解药

并非所有任务都适合用智能体解决，强行应用只会增加复杂性和不确定性。

适用性判断：变化少、标准化程度高的工作流程，如投资者开户或监管信息披露，受到严格管控并遵循可预测的逻辑。这种情况下，使用基于非确定性大语言模型的智能体可能弊大于利。

最佳应用场景：智能体真正擅长的是处理变化大、标准化程度低的工作流程。例如，一家金融服务公司部署智能体提取复杂财务信息，大大减少了人工验证需求，简化了工作流程。

这些任务需要信息聚合、交叉验证和合规性分析——正是智能体大显身手的领域。

技术选型思维：优秀的AI工程师会像组建高绩效团队一样评估智能体的角色，询问“需要完成的工作是什么？每个潜在的智能体有什么天赋，如何协同工作以实现目标？”

三、别制造“AI垃圾”（AI Slop）

在部署AI智能体时，团队最常遇到的陷阱之一是：系统在演示中惊艳全场，但实际用户却被它输出的低质量内容搞得头疼不已。

信任危机：用户很快就会对智能体失去信任，导致采用率极低。自动化带来的任何效率提升，都很容易被信任的丧失和质量的下降所抵消。

智能体作为“新员工”：公司应该像培养员工一样，大力投入智能体的开发。一位企业领导者精辟地指出：“引入一个智能体，更像是招聘一位新员工，而不是部署一套软件。”

智能体应该有明确的岗位职责，需要“入职培训”，并获得持续的反馈，这样才能不断进步。

评估体系的重要性：开发高效的智能体需要利用领域专家的知识来创建评估体系，并将最佳实践以足够精细的粒度固化下来。这种固化过程既是智能体的“培训手册”，也是它的“绩效测试”，确保其表现符合预期。

四、盯紧每个环节，而不是只看最终结果

如果你在没有充分监控的情况下盲目扩大智能体规模，很可能发生隐秘的灾难。

可观测性的价值：你需要清晰地追踪工作流中的每个环节，这样团队才能及时发现错误，迅速修正逻辑，防止系统彻底崩溃。出错是不可避免的，但只要跟踪到位，你就能准确找到问题所在，下一次不再犯同样的错误。

实践中的监控：一家全球性银行在改造其“了解你的客户”和信贷风险分析流程时，贯彻了这一方法。每当智能体对合规性的建议与人类的判断不符时，团队就会找出逻辑上的差距，优化决策标准，然后重新进行测试。

迭代循环：通过持续监控和改进，他们开发了额外的智能体，确保分析的深度能提供恰当粒度的有用见解，使用的一种方法是连续多次追问智能体“为什么”。

五、能复用就别重复造轮子

很多公司经常在开发一次性的智能体，浪费大量资源。

模块化思维：聪明的做法是把智能体的功能拆成模块，比如数据导入、信息提取、验证、分析等。这些模块可以在不同的场景反复使用。

复用带来的效率提升：麦肯锡的研究发现，这种复用策略能帮你省掉30%–50%的重复工作，效果绝不是开玩笑。

组件化实践：就像现代软件开发中，开发者越来越多地使用现有服务和组件来组合应用，而不是从零开始构建一切。智能体工程师也应致力于使用预构建的“业务块”——解决实际问题的预构建智能体能力。

六、人类依然不可或缺，但角色正在改变

智能体擅长解析数据、自动化和规模化执行任务，但人类的价值在于判断力、处理特殊情况和创造性地解决问题。

人机协作：未来的竞争并不是“人类 VS 智能体”，而是 “人类 + 智能体”的完美组合。

角色重新定义：随着低代码和无代码AI智能体平台的兴起，智能体开发正在民主化。未来的智能体工程师不一定主要是软件开发人员，而是那些知道如何配置和编排预构建AI组件以解决特定业务工作流程的实施专家。

新兴角色：客户成功经理可能成为出色的智能体工程师，因为他们深入了解客户痛点，可以基于真实反馈快速原型化智能体解决方案并迭代。

七、总结：迈向成功的AI Agent项目实践

麦肯锡对50个AI智能体项目的分析揭示了一个核心洞察：成功部署智能体绝非易事，但它带来的回报值得企业下苦功。

智能体有望带来前所未有的生产力提升，但实现这一潜力需要从根本上改变我们的工作方式。

思维转变：从关注技术本身转向关注技术如何重构业务流程，从追求万能解药转向明智的技术选型，从一次性解决方案转向可复用的模块化设计，这些都是摆脱智能体失败命运的关键转变。

持续投入：智能体不是一次性的技术项目，而是一个需要持续培训和改进的系统。就像培养一名新员工，你需要为它制定清晰的职责，提供持续的反馈，并创造与人类专家协作的环境。

在智能体的实践道路上，我们需要的不是更先进的技术，而是更明智的应用之道。麦肯锡总结的这六大关键因素，为每一位AI工程师提供了避开常见陷阱、走向成功实践的行动指南。

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