Products
96SEO 2026-08-07 05:49 3
最近我一直在思考一个问题：
我们今天建立 AI Agent 的方式，是不是过度围绕“完成一次任务”设计了？
现在大部分 Agent 产品的基本单位都是一次 Run：
你给它一个任务。它理解需求、制定计划、调用工具、执行、验证，接下来交付结果。
即使引入了 multi‑agent、workflow、sub‑agent，本质上仍然是在调整同一件事：
如何把一次任务做完。老实说，
但现实世界里很多真正关键的工作。并不是一次任务，
它们没有一开始就确定的执行方法，也不会在一次 Run 结束时得到最终答案。
它们需要持续观察外部世界。在不同时间采取行动，等待反馈，再调整策略。
它们更像一个长期运行的 loop。
使用者痛点：传统的“一次性发送 N 封邮件”模型无法捕获继续调整的需求，导致转化率低、资源浪费。不过，
比如 cold email。
如果把它写成任务，可能是：
Agent 确实可以一次完成这些动作。老实说，
但真正的目标通常不是“发出 N 封邮件”。而是：
这个 Goal 可能持续几周，甚至几个月。
每天只能发送有限数量的邮件。发完之后继续运行 Agent 没有意义——它必须等待第二天额度恢复。
使用者痛点：缺乏对每日反馈循环的支持，使得团队无法快速迭代文案和人群定位。话说回来，
于是真正的工作过程更像：
观察昨天的数据 → 检查新回复、退信和额度 → 判断当前最大的差距 →
选择今天要测试的人群或文案 → 发送有限的一批邮件 → 记录结果 →
等待新的外部反馈 → 第二天重新判断
这里每天是一个小周期。但整个 Goal 是由许多个日周期组成的。
使用者痛点：现有程序将“等待”视为阻塞或失败。导致资源被误判为闲置，从而浪费预算和算力。
今天的 Agent 程序通常不太擅长处理等待。在一个 Run 内，如果 Agent 没有继续执行。它看起来就像停了、失败了或者被阻塞了。
This is not “blocked”。从这是来看，
没有出现新反馈当前策略无需调整继续等待下次检查：明天上午 X 点
如果收到客户回复。则提前唤醒
