关于 AI Agent 的未来，Andrej Karpathy 最近分享了一个深刻的洞察：LLM 应用不再仅仅是模型的包装，而是通过私有数据、传感器和反馈闭环，将模型编排成垂直领域的“专业团队”。Aaron Levie 对此补充道，AI 应用层正在变得前所未有的“厚”。过去两年，人们常批评 AI 应用只是“薄壳包装（Thin Wrapper）”，但这只是技术初期的错觉。随着 AI 从对话框走向工作流，真正的价值正在向栈顶迁移。一个成熟的 AI Agent 应用通常包含四个核心支柱：1. 上下文工程：处理复杂的长文本与检索逻辑。2. 任务编排：将多个 LLM 调用串联成复杂的有向无环图（DAG），在性能与成本间取得平衡。3. 专用 GUI：为“人机协作”提供垂直行业的交互界面。4. 自主权滑块：允许用户根据信任度调节 Agent 的自动化程度。我们可以这样理解：通用大模型就像是一名极具潜力的大学毕业生，而优秀的 LLM 应用则是将其培养成专业人士的“精进学院”。在企业级市场，通用的横向平台往往难以落地。真正的护城河不在于模型的原始智商（IQ），而在于对特定业务流的理解、私有数据的深度集成，以及对旧系统的变革管理。这里的深度思考在于：当模型能力趋于商品化，权力的重心将转移到控制任务分解、反馈检测和故障处理的人手中。这层“厚应用”看起来不再像传统的软件，而更像是被代码化的管理学。软件 3.0 时代，LLM 是引擎，但产品是系统。x.com/levie/status/2002805101510197370
