一、Agent 本质上是“接口解释器”，不是系统创造者

在当前技术阶段，Agent 并不创造系统，它的“能力上限”取决于两个核心因素：

1. 大模型（LLM）推理与语言理解能力；

2. 所能调用的工具（API、数据库、脚本、搜索接口）能力集。

所以它的主要职责不是原始系统的构建，而是在语言层理解你要做什么，然后“翻译”成 IT 系统可接受的行为调用。它是语言 → 调用的桥梁，是“想法 → 指令”的中介器。

比如你说：“帮我下载这个会议的录音，转成文字整理成纪要发给 A 和 B。”

你并没有说出：

• 哪个录音地址；

• 用哪个语音识别 API；

• 怎么格式化文本；

• 如何生成邮件并附带内容。

Agent 在做的，就是把这句自然语言翻译成：

• 从 Notion API 拉出会议链接；

• 用 Whipser 接口转录音；

• 用 LLM 总结内容；

• 调用企业微信 API 发邮件。

这正是一个“中介”的工作。

二、传统 IT 系统多为“被动式接口”，Agent 激活了它们的“主动式使用能力”

传统 IT 系统就像一个个仓库、工具箱、处理引擎，它们都定义好了入口和出口，等着你来调用。但大部分人都不会直接编程去对接这些系统，因为：

• 接口文档晦涩；

• 交互方式复杂；

• 调用边界不清晰。

而 Agent 在这里，成为了这个“冰冷系统”的语义引擎——它能用“你听得懂的语言”去调动“它听得懂的接口”。

这背后就是 MCP/RAG 等机制的实质：Agent 不拥有系统，它只是知道怎么“说话”让系统配合。

三、Agent 是“通用语境调用层”，帮助用户跨系统操作而无需跨界学习

更进一步地看，Agent 不只是对某个 IT 系统的“语言包装器”，它更像是多个系统之间的“语境桥梁”。

在没有 Agent 的年代，如果你想：

• 从 ERP 系统导出销售数据；

• 在 CRM 系统里筛选客户行为；

• 然后在飞书里生成日报推送…

你得切换界面、手动点击、编写报表、甚至写脚本。

但在 Agent 的逻辑中，你可以说一句：

“请每天下午 5 点汇总昨天新增客户和销售额，按人群发送个性化报告。”

Agent 会跨系统调用多个接口、跨平台整合数据，然后将结果回传。你无需关心哪个系统、哪个字段、哪种格式。这就是中介的威力——隐藏复杂性，提供统一语义入口。

四、Agent 的中介角色注定它“必须适配旧系统”，而非幻想一切新构建

当前 Agent 最大的实际应用壁垒，不在模型，而在“系统环境异质性”上。

企业的系统从 SAP、Oracle，到定制后台、Python 脚本、Excel 宏……根本没法强制统一技术栈。因此真正落地的 Agent，一定要做的不是重构，而是：

• 适配老系统；

• 理解已有接口结构；

• 自动生成调用脚本；

• 为旧世界配一张“新语言地图”。

所以当前 Agent 生态的繁荣方向，也都不是重造系统，而是围绕已有工具做中介框架，典型如：

• LangChain 的 Tool 接口封装；

• CrewAI 的角色协同分工；

• OpenDevin/AutoDev 的 IDE 脚本适配；

• OpenAgents/Manus 的 GUI 操作代理……

这就是技术上的 现实主义路线：Agent 是当代系统的连接器，而不是重塑者。

五、但它也在逐步成为“系统构建的引导者”——下一阶段可能具备“重构中介”

虽然现在 Agent 主要是“访问旧世界”，但随着语言表达、工具调用和流程学习能力的增强，它也逐步具备以下潜能：

• 定义系统架构（自动生成表结构、功能图）；

• 生成脚本、API 接口代码；

• 调试系统运行状态、发出优化建议；

• 配合用户自建 agent 工厂，演化新生态系统。

也就是说，它最终会从“中介”过渡为“中介+设想者”甚至“中介+设计者”。

就像中世纪的翻译家最初是翻译经典，但最后也发展成了哲学家和科学家那样的角色。

总结：Agent 当前是“旧系统的语义接口”，未来可能成为“人类愿景的流程构建者”

这句“Agent 就是访问传统 IT 系统的中介”点得非常准。

它道出了：

• Agent 目前并不重构系统，而是“帮人说系统能听懂的话”；

• 它并不拥有系统能力，而是调配已有能力；

• 它的价值，不在重造，而在连接；

• 但这种连接最终会反向影响系统形态本身。

未来不是没有系统，未来是系统听懂你话的那一刻，Agent 便不再是中介，而是新平台本身。

如夜话，至此。