你好，我是郑工长。
最近整个行业都在为AI Agent的强大能力而兴奋，但权威分析机构Forrester的一盆冷水，浇醒了很多人：尽管AI Agent被广泛采用，但宏观的生产力数据并没有提升。
为什么？很多失败的项目，根源不在模型，而在数据。
这就引出了一个残酷的比喻：给一个顶级的F1赛车手（AI Agent），一辆快散架的二手车（糟糕的数据），你得到的不是冠军，是车祸。
AI Agent本身确实非常强大，它就像一个能力超群、学习速度极快的实习生。但如果你把它扔进一个混乱的仓库（没有治理过的数据系统），让它去盘点库存，它会怎么做？它会读着过时的盘点记录，看着相互矛盾的货品标签，听着来自不同部门的混乱指令。
最终，你得到的不是一个清晰的库存报表，而是一个由错误数据、过时信息和逻辑冲突构成的“智能塌方”。你的AI Agent不是不够聪明，它是被你的“数据垃圾”喂傻了。
所以，我们必须打破一个“生产力幻觉”：以为只要引入强大的AI工具，生产力就会自动提升。
一个工程定律：
任何系统的能力上限，都由其最薄弱的一环决定。在AI Agent系统中，这个最薄弱的环节，往往不是AI本身，而是我们提供给它的数据质量。
因此，对于我们工程师而言，当前的首要任务，甚至已经不是“训练AI”，而是“治理数据”。在为你的AI Agent寻找一个“更强的大脑”之前，请先为它打造一个“干净的食堂”。这才是通往真正生产力提升的唯一路径。
