你好，我是郑工长。
最近，美的集团披露的一个数据，给狂热的AI Agent市场泼了一盆刺骨的冷水：他们在内部开发了超过1000个智能体，但最终能投入商业化使用的，只有2个。
商业化率，仅 0.2%。
这个数字，残酷地揭示了一个被很多人忽略的真相：从“技术上能跑通”，到“商业上有价值”，中间隔着一条深不见底的鸿沟。
实验室里那个能说会道、看起来无所不能的AI Agent，和市场里那个能真正为公司赚钱、为用户解决问题的AI Agent，根本是两个物种。
为什么99.8%的智能体，都死在了从“实验室”到“市场”的路上？
因为它们虽然解决了“技术问题”，但却没能解决真正的“商业问题”：
- 业务流程的复杂性： 真实世界的业务流程充满了例外、分支和模糊地带，一个简单的“if-then”逻辑远不足以应对。
- 数据的“孤岛”与“沼泽”： Agent需要的数据散落在各个部门、各种格式的系统里，清洗和整合的成本高得惊人。
- 安全与合规的“红线”： 越是深入业务，Agent能接触到的数据就越敏感，任何一点安全疏忽都可能是灾难性的。
- 最终的“价值拷问”： 也是最关键的——这个Agent到底为谁、解决了什么问题？是否真的有人愿意为它付费？
一个工程定律：
任何一个新技术的价值，都不在于它本身有多酷炫，而在于它能在多大程度上，以可接受的成本，解决一个真实存在的问题。
因此，对于我们工程师而言，是时候从对“智能体数量”的盲目崇拜中清醒过来了。
我们的工作重心，应该从“开发更多的Agent”，转向“提升Agent的价值转化率”。一个能跑通业务、创造利润的Agent，胜过一千个只会做Demo的Agent。
AI Agent的下半场，比拼的不是谁的技术更时髦，而是谁能更深刻地理解业务，并用工程化的手段，将技术与业务完美地结合起来。这，才是硬仗的开始。