你好，我是郑工长。
最近，一份来自Forester的报告在AI圈里引发了不小的讨论。报告指出，CEO们对Agentic AI的热情高涨，投入了超过30%的AI预算，但令人沮丧的是，目前尚未看到显著的生产力提升。报告将这一现象的核心症结，指向了——数据质量问题。
这揭示了一个残酷的工程现实：AI Agent，不是“银弹”，它是一个“数据放大器”。
当CEO们在会议室里意气风发地为AI Agent描绘美好蓝图时，我们工程师可能正在数据治理的“泥潭”里负重前行。AI Agent的能力上限，不取决于模型有多聪明，而取决于它能“吃”到的数据有多“干净”。
- 你喂给它“垃圾数据”（Garbage In），它只会更高效率、更自动化地吐出“垃圾结果”（Garbage Out）。
- 当企业的数据本身就是一团乱麻，结构混乱、噪声巨大时，再聪明的AI Agent也只能“跟着和稀泥”，甚至将错误高效地放大。
这就像你给一台F1赛车，配上了劣质燃油和泥泞的赛道。赛车再强，也跑不出好成绩。
一个工程定律：
在任何基于数据的智能系统中，数据质量是性能的上限。
因此，AI Agent的“生产力幻象”，并不是AI Agent本身的问题，而是其所依赖的数据基础设施和数据治理能力的问题。
对于我们工程师而言，这意味着：
- 优先级转变： 在引入AI Agent之前，投入足够的资源进行数据清洗、结构化和治理，是绕不开的必修课。
- 新能力要求： 工程师不仅要懂模型、懂算法，更要成为数据架构师和数据质量守门人。
- 价值再定位： 我们不再是仅仅“调用一个API”去构建Agent，而是要“为AI Agent建好一条高质量的‘数据管道’”。我们是AI Agent的“饲养员”，更是“管道工”。
AI Agent的美好承诺固然诱人，但它绝不是解决一切问题的“银弹”。在它兑现其生产力潜力之前，一场围绕“数据治理”的硬仗，才刚刚开始。这是工程师的责任，也是工程师的价值所在。