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大多数构建智能体（agent）的团队将数据库模式（schema）视为后端关注的问题。这种模式是由工程师为工程师设计的，遵循了数十年关系型数据库的最佳实践：积极规范化、避免冗余、拆分引用表、强制执行外键。这种方法对于联机事务处理（OLTP）系统是正确的，但对于 AI 智能体来说通常是错误的。

当智能体读取你的模式以确定如何回答问题时，它并不是在解析数据结构，而是在构建你业务的心智模型。如果你的模式是为已经理解该领域的应用程序代码构建的，那么智能体将根据为别人绘制的地图进行工作。结果就是幻觉式的联接、错误的聚合，以及原本只需两步却需要八步的工具调用链。

大多数智能体系统在生产环境中失败，并不是因为底层模型能力不足。它们失败是因为围绕模型构建的工程设计过于草率。模型在第三步偏离了方向，但没人注意到，直到第八步，最终答案虽然言之凿凿却是错误的，而且没有任何护栏来拦截它。这不是模型问题，而是架构问题。

智能体工程在三年内至少经历了两个完整的炒作周期。AutoGPT 和 BabyAGI 在 2023 年春季引发了巨大的狂热，随后在 GPT-4 不可靠的工具调用现实面前折戟。第二波浪潮随 2024 年的多智能体框架和智能体 RAG 而来。现在，到了 2026 年，超过半数的受访工程团队报告已有智能体在生产环境中运行——其中大多数团队也发现，部署一个智能体与维持一个可靠的智能体是完全不同的问题。成功的团队将智能体工程视为一门严谨的学科，而挣扎中的团队仍将其视为一种“感觉”（vibe）。

多数构建 AI 代理的工程师将 80% 的时间花在思考使用哪种模型上，20% 的时间花在其他所有事情上。这个比例应该反过来。模型在这一点上几乎是可以互换的——决定你的代理是否能在生产环境中实际工作的是“线束（harness）”。

这个等式很简单：**代理 = 模型 + 线束。**如果你不是模型，你就是线束。而几乎所有真正的工程工作都存在于线束中。