这是我的第378篇专栏文章。
从大模型的爆发，到边缘计算 的逐渐普及，从智能语音助手走进家庭，到智能设备接入云端，AI智能体与AIoT的结合，正成为产业界的新热点。
但在技术热潮的背后，我们必须提出一个冷静的问题：我们是为了更好地改进现状，还是又一次陷入了“智能幻觉”？
在这个问题上，潜在风险已有迹可循。
当下正被热议的AI智能体概念，有被过度包装的嫌疑。根据文章《过度炒作+虚假包装?Gartner预测2027年超40%的代理型AI项目将失败》中的论述，Gartner指出大多数所谓的AI智能体系统，其实不过是“被赋予任务感的对话机器人”，缺乏真正的感知能力、行动能力和任务闭环能力。
而类似的情形，曾在物联网的发展史中上演过一次。
2018年，思科发布的一份研究报告称，全球75%的物联网项目最终失败。
原因很简单：在缺乏清晰目标与智能控制逻辑的情况下，“为了连接而连接”只会带来堆叠的复杂性，而非系统性的智慧。
因此，问题从来不是AI或IoT本身，而是那些脱离任务闭环、脱离场景价值的“空中楼阁发展路径”。
展开剩余89%这正是本文希望重新审视的问题：AI智能体的真正出路，不在网页浏览和虚拟对话，而在与真实物理系统的耦合——也就是AIoT。
物联网是AI连接物理世界的底座。AI智能体只有与物联网设备深度耦合、嵌入物理世界，才能摆脱“智商炫技”的宿命，真正成为AIoT场景中的价值创造者。我们需要的不仅是更智能的工具，而应是更智慧的系统。
本文将从三个层面展开讨论：
1. AI智能体与AIoT结合的真实价值与系统结构；
2. AI智能体如何突破“演示智能”的瓶颈，走向“场景智能”；
3. 如何通过“真实任务闭环”来验证智能体能力边界，避免下一场技术泡沫。
AI智能体为何必须“落地”？从虚拟智能到物理闭环AI智能体目前仍面临一个根本性瓶颈：它们大多生长在虚拟环境中，缺乏与真实世界的交互。
只有当AI智能体开始与真实设备交互，接收真实传感器数据，执行物理动作，面对环境不确定性，并对结果负责时，才具备了持续学习与优化的可能性。
这种从封闭输入输出向任务反馈闭环的演进，正是智能系统从被动工具走向主动行为体的转折点。而这一切，唯有在AIoT的系统中才能发生。
AIoT的本质，并不仅仅是设备的联网，而是系统的“任务化”。每一个连接的设备，每一个传感器节点 ，都是智能体理解世界、影响世界的一部分。
与其说AIoT是一个技术范畴，不如说它是AI智能体的“任务环境”。在这个环境中，智能体不再是一个等待调用的API，而是一个拥有目标感、调度权和反馈机制的自主执行者。
以智能仓储系统为例，AI智能体不仅要理解订单结构和库存状态，还需要实时调度多台机器人，根据地面条件、交通密度、任务优先级进行动态路径规划，并在执行过程中不断修正策略。
同样，在自动充电桩调度中，AI智能体必须预测未来负载峰值、识别车辆类型、判断电池状态，并依据实时电网负荷做出最优分配。
当然，AIoT本身也在逐步完善。事实上，传统的物联网项目之所以经常陷入“连接而不智能”的困境，根本原因在于缺乏一个能够理解“为何连接”的智能主体。
在这样的背景下，AI智能体的引入，不是锦上添花，而是结构性的升级。AI智能体不仅能够对接感知的输入，还能整合业务规则、目标约束、系统能力，形成具有自动规划与适配能力的行为输出。
因此，只有当AI智能体深度嵌入AIoT系统，真正参与到物理世界的感知与行动中，才能具备真实的任务环境与反馈机制。
从“接入模型”到“场景智能”：AIoT需要的是系统，而非插件AI智能体真正的价值，不在于调用某个API返回一个答案，而在于它是否具备面向任务的全流程能力，是否可以成为一个真正承担责任的系统角色。也就是说，智能系统并不是简单的模型嫁接，而是系统能力的重构。
在面向真实世界的AIoT系统中，单一智能体往往难以胜任全部任务。一个高度动态、任务多变的系统（如智能工厂、智慧楼宇或城市能源系统），需要的不是“一个统领全局的超级智能”，而是多个智能体在职责明确的前提下协同运行的系统性智能结构。
以智慧工厂为例，调度系统需要根据订单与库存状态分配任务节奏，质检系统需要判断产品是否达标，物流系统要安排成品出库路径，而维护系统则要监控设备健康状态并安排维修窗口。每一个子系统都具备自己的任务环境、数据接口与反馈机制，试图用一个大模型统一处理所有问题，不但效率低下，甚至可能因职责混淆而导致系统性风险。
真正有效的架构，应该是多个具备专业能力的智能体，通过共享感知、有限通信与明确边界，完成协同工作。这种多智能体协作模式，不仅更符合工程实践的可维护性 与可扩展性，也更贴合复杂系统的运行规律。
在融合路径上，AI智能体承担的是认知与决策的职责，而物联网设备则负责感知与执行的任务。整个过程中，智能体不仅是任务的决策者，更是环境变化的响应者与系统资源的协调者。
反观一些“伪智能”的案例，常常沦为浅层交互的升级：控制台加了一个语音助手，家居系统增加了一个聊天界面，看似“智能体验”增强，实则核心能力未变——系统没有真正理解任务目标，设备之间依然孤立运行，用户的意图也未转化为系统协同。这种“换壳不换魂”的做法，不仅难以带来实质性价值，还可能加剧用户对AIoT的误解与倦怠。
值得投入却容易走偏：智能体+AIoT正站在分水岭上当下，AI智能体与AIoT的融合正处在一个值得投入、但也极易误入歧途的临界点。
一方面，技术基础日趋成熟，似乎一切条件都已就绪；另一方面，却又充斥着误解、简化与炒作，使得真正的价值落地变得更加复杂而艰难。
从技术演进的角度来看，AI智能体与AIoT的结合正迎来前所未有的机会窗口。首先，物联网设备的标准化程度显著提高，通信协议、边缘计算框架、数据接口逐步统一，极大降低了智能体部署与接入的门槛。其次，AI模型的微调与强化学习技术不断成熟，使得智能体具备了从任务中学习、从反馈中优化的能力，这标志着它们开始从科研原型走向可部署系统。
然而，正是因为技术变得看似“可用”了，风险也随之变得更隐蔽、更诱人。
第一个常见的误区，是将“接入大模型”错当为“拥有智能体”。这种幻觉危险的地方在于，它成功地制造了“智能感”，但却没有任何系统性的智能能力，一旦进入复杂环境，便暴露出决策紊乱、执行失控、无法追责等根本性缺陷。
第二个误区，则是忽视任务的执行闭环。一个真正能够落地的智能体，必须拥有任务状态的跟踪能力、执行路径的规划与调整能力，以及结果的验证与反馈机制。
第三个更根本的问题，是缺乏场景设计能力。有效的AIoT系统，不是技术的集合，而是围绕具体场景构建的智能任务网络。这要求系统设计者既懂技术，又懂业务流程，能够把“感知-理解-行动-反馈”的闭环嵌入到真实的用户路径中。
因此，AI智能体与AIoT的结合，是一条值得走的路，但绝不是一条可以“走捷径”的路。
如何让“智能体+AIoT”走出幻觉，扎根现实？图：CRMarena-Pro首个面向AI智能体的多轮企业级基准测试
当AI智能体与AIoT的融合逐渐成为新一轮技术热潮，如何避免这一趋势重蹈“科技泡沫”的覆辙，成为绕不开的问题。
历史已反复证明，技术本身并不会失败，失败的往往是脱离现实的期待、脱节场景的设计、及缺乏治理的系统结构。
真正的智能系统，不是为Demo存在，而是为持续运行而构建。这意味着设计初期就必须面向部署，考虑任务生命周期的管理、资源调度的优化、异常状态的处理，以及用户与系统之间的长期交互。在这一过程中，一个系统性的评估框架是不可或缺的。
例如，Salesforce 推出了首个面向智能体的多轮企业级基准测试CRMArena-Pro，提供了一套面向任务完成率、多轮交互能力、策略合规性与系统安全性的综合评估体系，使开发者能够在早期就识别设计缺陷，避免“看起来很智能”的产品在真实环境中崩塌。
站在企业战略与开发实践的角度，我们也需要一套判断标准，来识别哪些“智能体+AIoT”项目具有真实价值，而哪些只是被营销包装的幻觉。
这四个问题可能可以作为初步的判断基准：其一，系统是否具备完整的“感知-决策-执行-反馈”闭环？其二，是否解决了一个现实世界中存在的效率瓶颈或人力痛点？其三，系统的运行是否可以用ROI、任务完成率、错误率等指标进行量化评估？其四，智能体是否作为任务执行的参与者，而不仅仅是一个界面入口或数据查询工具？
真正的智能，其标志不在于解决顶尖难题的巅峰表现，而在于横跨所有简单与复杂任务的持续、稳定、不出错的泛化能力。
在某些行业，AI智能体的价值已经开始显现。
在精准医疗领域，法国AI生物 技术公司Owkin构建的癌症研究AI智能体整合了超过百万名患者的多模态数据，推动靶点识别、患者分类及临床试验优化，显著提升了个性化治疗水平。
在基础设施与公共服务领域，智能体也正在推动传统系统的智能重构。以金科环境自主研发的“水萝卜®AI智能体”为例，该智能体已在无锡区域5座水厂上线，实现L4级无人值守运营，替代超过90%的人工日常任务，使得运维团队缩减60-70%，能耗降低15%，综合运营成本下降35%，而且通过了工信部“AI产业创新场景应用案例”权威评估。
写在最后智能体不是万能钥匙，AIoT也不是万能容器。AI智能体的真正价值，并不在于“让设备更聪明”，而在于构建一种更具协同能力的系统结构。智能体与AIoT的结合，是推动AIoT从“连接”走向“智能协作”的关键转折点，但它绝不是技术演进的终点。
事实上，如果我们只是为了“看起来更智能”，便在每一个设备中部署一个大模型、每一个系统中塞入一个智能体，我们最终只会制造出一个个无法协同、难以维护的“伪智能系统”。
真正值得追求的，不是每个设备都能对话，也不是每个终端都能推理，而是整个系统能够围绕真实任务形成动态、高效、可控的协作网络。未来的AI创新，或许没有惊艳的界面、流畅的语义生成，甚至也不那么“像人”，但它们能够真实地承担责任、解决问题、创造价值。
参考资料：
1. CRMArena-Pro: Holistic Assessment of LLM Agents. Across Diverse Business Scenarios and Interactions，来源：Salesforce AI Research
2. Agentic AI: the evolution of intelligent automation，作者：Paras Sharma，Joydeep Bhattacharyya，来源：Transforma Insights
3. Salesforce AI推出CRMArena-Pro：首个面向LLM代理的多轮企业级基准测试，来源：nxrte.com
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