我跟你讲一件事啊同样是智能体怎么你用下来体感就完全不一样？
一个需求一个对话你不断地给他纠错你会发现你的目标越来越远。
我自己每天要用四五个智能体在跑业务慢慢就发现一件事——
很多人就只知道哦智能体能调用工具但是没搞清楚它到底是怎么调的对吧？
智能体到底知道什么？他到底是记住了你给他讲的所有话还是他只记得住这一次的对话？
这里面有个词叫 Lost in the middle就是大量上下文丢失在中间。
什么意思呢？就是说原来你给他看了一百篇公司的财报、年报但是你问他年终某一项具体的销售数据他张口给你乱来。
为什么？因为智能体每次能看见的字数是有限的这个东西叫 Context window上下文窗口。
比如说 Claude 一次能处理二十万字听起来很多对不对？但是你一百篇财报扔进去早就塞爆了。
那单次对话搞不定跨对话呢？
你昨天跟智能体讲过我们品牌是 quiet luxury客单三百到五百。
今天你重新开一个对话他什么都不记得你又得从头讲一遍。
这个东西叫 State persistence状态持久化说白了就是跨对话的进度怎么保存下来。
那怎么解决这个问题？
你得做一件事把你公司这个项目按照几个维度做成结构化的文档。
比如说一个 PRD 产品需求文档这件事到底要做什么做成什么样算成功；一个任务清单现在做到哪了；一个状态文档卡在哪下次接着干什么；一个决策记录为什么这么做否决了什么。
再加上你的代码库架构图接口协议一共差不多六到七个维度的文档。
这套东西专业一点叫 Project memory architecture项目记忆架构。
智能体每次开始干活之前你让他先把这几个文档读一遍他就知道你公司现在在干嘛。
干完之后你再让他把今天发生的事写回到这几个文档里去。
这就是我每次都讲的开工和收工。
光有文档还不够还得让 AI 自己会查。这个东西叫 RAG检索增强生成说人话就是给 AI 一个外挂资料库他要用什么自己去查。
再加一层叫 Tool calling工具调用就是智能体自己决定该用哪个工具去完成你的任务。
你公司每天用 AI 沉淀下来的这套文档加工具库这个东西叫 AI assetsAI 资产。
为什么我说这个是资产？
因为离职带不走SaaS 也替代不了。
你公司业务每天在变啊SaaS 是别人写好的工作流三个月就废。
但是你自己沉淀出来的这套东西永远跟着你业务走。
所以我跟你讲你公司里如果说没有一个人能够去管这件事能够持续去维护这些文档能够跟智能体一起去优化你的工作流。
那你装一百个智能体也好五百个智能体也好那它确实也就只是个聊天工具而已。
这种情况下我们这种 FDE 模式可能也不太适合你。
| Lost in the middle | 大量上下文丢失在中间 |
| Context window | 上下文窗口（一次能看见的字数） |
| State persistence | 状态持久化（跨对话保存进度） |
| Project memory architecture | 项目记忆架构（结构化文档体系） |
| PRD（Product Requirements Document） | 产品需求文档 |
| RAG（Retrieval-Augmented Generation） | 检索增强生成（给 AI 外挂资料库） |
| Tool calling | 工具调用（智能体自己选工具） |
| AI assets | AI 资产 |
— 是呼吸停顿点（0.3-0.5 秒），不要严格按