看现在到处都在招 Agent 工程师，好多简历内容都是赋能提效。 在前公司也做过很多 AI 应用的 demo 了，比如 text2sql 的智能问数，比如 RAG 以及智能客服之类的。
实际做下来的时候 发现好像 AI 应用最好的产品 还是创意生成类的，比如 cursor 这类的 ide,lovable 、墨刀这样生成原型的 ，这类的通用点就是 允许幻觉存在，或者说幻觉的生成是可以接受的。
企业落地的时候 ，幻觉对于很多领导或者项目来说 ，又是不能接受的东西了。最后做着做着，AI 应用只能在一些无关痛痒的地方落地，有时候锦上添花可能都称不上。
 | 1 zmal 4 天前 可落地的太多了 bro 。用用飞书、钉钉的文档功能，知识库功能。 |
 | 2 JYii 4 天前  1 NL2sql 、智能客服，真是臭大街，是个公司就在搞，最终发现使用率低，效果不好，不了了之。 智能客服纯智障，需要对接的 mcp 太多，最终可用功能就那么一点点。 NL2sql 更是脱了裤子放屁，常用的报表早就写好了，领导想看新报表，直接跟 BI 或者开发讲得了，AI 生成的对不对难说，领导又不知道数据表结构 |
 | 3 vevlins 4 天前 1 不允许幻觉 + 在线场景 + 调用量跟 C 规模成正比的场景，决定了只能通过 DAG 在部分节点增加受控的 LLM ，不能用太强的模型，也不能用太长的提示词，不然成本和响应时间受不了。 确定性、响应时间、成本、自主性，只能根据场景裁剪。像豆包问答、AI 编程、AI 生图这种场景对于互联网业务来说只占很小一部分，很多人看到这几个场景下 AI 的效果就发了疯要把一切都 AI Native 化。 技术大跃进一直存在，也不用相信某些“最聪明的大脑”的判断，如果真那么简单，Meta 也不会被元宇宙忽悠瘸了。 |
 | 5 ycl10875222 4 天前 我主要做了几个 一个是大模型看视频进行订单审核 另一个是大模型根据图片出电商资料 |
 | 6 zooo 4 天前 AI 提效，辅助编程，辅助文案，辅助作图，辅助造假，辅助 这些地方不落地都自动落地了，打工人自发的使用起来了 |
 | 7 tairan2006 4 天前 非常多啊，你不能用来创作，但是可以用来做草稿、或者审阅(revew)，这些场景并不是很在乎幻觉，毕竟还有人工审核。 |
 | 8 Chicagoake 4 天前 不知道大家是什么行业用智能客服，我们网店销售一些实体商品，智能客服 p 用没有，经常输出错误信息，擅自给客户反馈，反而徒增工作量。 |
 | 9 leegradyllljjjj 4 天前 via iPhone 半智能程序猿 |
 | 10 tcper 4 天前 gensmo ，这个是国人创业搞的 ai 服装推荐。 程序员就是这样，又不出门，在家里瞎想，还以为世界就床到客厅那么大 |
 | 11 connor123 3 天前 2 看到各位的方案我就放心了，我并没有落后于前言领域太多。 |
 | 12 windmoonwind 3 天前 国企或者体制内的 AI 项目落地主要是用于领导 TreeNewBee ，不需要有什么成效，完成就宣布胜利。领导获得成就然后升迁，下一任来了重搞一个最新的概念。 |
 | 13 QingmuSanren 3 天前 搞黄色的 |
 | 14 visper 3 天前 其实最有用的还是基本的写代码啊生成文本生成图之类的基础应用，其他各种 agent 很难落地到企业业务流程中。都是追风的多。连小龙虾这么出名的，你看看大家用起来都用了些什么，每天定时查下天气啊网页总结一下发给你？ |
 | 15 siyushin 3 天前 所以程序员创业要谨慎啊。除了日常生活经验，大部分 coder 没有任何垂直领域的经验、资源和数据。总不能人人都做记帐笔记。 |
 | 16 aqqwiyth 3 天前 做接口，解决你之前需要用算法的岗位。 比如 图像识别，聚类，验证码破解 等 |
| 17 aqqwiyth 3 天前 2 不要试图直接做产品。 渐进式的尝试 接口->模块->功能->产品 |
 | 18 PatrixHou 3 天前 文生图、文生视频、智能客服，还要做的竞品打标、产品审核等 |
 | 20 Hudiebbk 3 天前 虚假签收审核 |
 | 21 midsolo 3 天前 可以往跨境电商工作流这个方向去做，我司就用 n8n 搭了几百条 ai workflow |
 | 22 oRbceGJ 3 天前 一些需要人进行信息交叉判断的审核/质检是可以迁移到 AI 的。基础能力（规划组件、反思组件）+审核的规则/内外部信息库+OCR 的影像，再持续调优 |
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