在人工智能浪潮汹涌的当下，新技术、新概念层出不穷，令人目不暇接。伴随而来的是各种审视、质疑乃至批判的声音。最近，三条颇具代表性的评论在技术社区引发了讨论：一是关于搜索 Agent 被认为是“新瓶装旧酒”，二是“氛围编码”被认为不值得尝试，三则是数据科学家被直指“根本不会用AI大模型”。这些观点像三面镜子，折射出当前AI发展中的困惑与挑战，也促使我们去深入思考：在这场技术变革中，我们到底在追求什么？又该如何前进？

当“搜索 Agent”遇上“旧瓶新酒”的质疑

Agent，或者说智能代理，这个概念在计算机科学领域其实并不新鲜。早在几十年前，研究者们就提出了构建能够感知环境、进行决策并执行任务的软件代理或硬件代理的设想。它们被赋予一定的自主性，旨在代表用户或系统完成特定工作。

那么，为什么今天的“搜索 Agent”会被贴上“新瓶装旧酒”的标签呢？这主要是因为其核心理念——自动化信息获取和处理——与早期 Agent 的目标有共通之处。今天的搜索 Agent 往往结合了大型语言模型（LLMs）的能力，它们不仅仅是简单地抓取网页信息，还能理解用户的复杂意图，进行多轮对话，从搜索结果中提炼、组织、甚至综合信息，以更智能、更个性化的方式呈现给用户。例如，用户可能不再只是输入关键词，而是提出一个复杂的问题或一项需要多步骤研究的任务，Agent 需要理解这个任务，分解它，执行一系列搜索，然后将结果整合成一份报告或答案。

然而，批评者认为，尽管技术底层是新的（比如强大的LLMs），但Agent的基本工作模式——接收指令、执行操作、返回结果——并未超出过去自动化脚本、智能助手甚至某些自动化工作流的范畴。他们认为，很多所谓的“Agent”只是将现有的API调用、信息抓取和数据处理流程用自然语言接口包装起来，其智能和自主性在很大程度上仍依赖于预设的规则和底层模型的表现，并未实现真正意义上的突破性智能代理。

这种“新瓶装旧酒”的说法，虽然可能带有一定的技术保守主义色彩，但也提醒我们保持清醒：要区分技术的包装与核心能力的革新。今天的搜索 Agent 的确在用户体验和处理复杂性方面有了显著提升，这得益于LLMs强大的语言理解和生成能力。它们能让普通用户以前所未有的便捷性完成信息检索和初步分析工作。但这是否意味着它们已经彻底颠覆了原有的搜索模式，或者实现了通用智能代理的愿景？或许还没有。它们的价值在于赋能，在于降低技术门槛，在于提供更自然的交互方式，但其局限性也同样明显，比如对事实的幻觉、对复杂逻辑推理的困难等。因此，将搜索 Agent 视为现有技术的叠加优化，可能比将其神化为全新的物种更为务实。这种审视有助于我们更好地理解其能力边界，并在合适的场景下发挥其最大价值。

“氛围编码”：是创新驱动还是随波逐流？

“氛围编码”（氛围代码），这个词听起来有些抽象，它并非一个标准的软件工程术语。结合上下文以及当前的技术氛围，我们可以将其理解为一种并非由扎实的工程原则或清晰的问题定义驱动，而是受制于某种“氛围”——可能是技术热潮、同行压力、某种潮流审美甚至一时的心情——所进行的编码活动。这种编码可能缺乏长远的规划、严谨的设计和充分的测试，更注重表面的实现或“看起来很酷”的效果，而非代码的可维护性、健壮性和效率。

为什么会有人说“氛围编码不值得尝试”？这其中的担忧是显而易见的。在AI大模型普及的时代，代码生成的门槛似乎被大大降低。开发者可以利用Copilot等工具快速生成代码片段，甚至整个函数。这种便捷性可能导致一种倾向：不再深入理解代码背后的原理和逻辑，而是依赖工具生成的“氛围”代码，只要能跑起来，就算完成任务。

这种方式带来的风险是巨大的。首先，它可能导致技术基础不牢固。过度依赖工具而忽视基本功，长期来看会限制个人的成长和解决复杂问题的能力。其次，生成的代码可能存在隐蔽的错误、效率低下或者难以集成到现有系统中。当出现问题时，由于对代码缺乏深入理解，调试和维护将变得异常困难，甚至需要推倒重来。这无形中增加了项目成本和技术债务。

“氛围编码”的另一个层面可能指向那种为了追赶时髦技术而进行的编码。例如，某个技术栈或框架突然流行起来，开发者可能在没有充分评估其适用性、稳定性和社区支持的情况下，仅仅因为“大家都在用”的氛围而将其引入项目。这种决策往往缺乏理性分析，容易导致项目陷入不必要的复杂性或未来的技术困境。

真正有价值的编码，从来都不是靠“氛围”驱动的。它需要清晰的目标、严谨的逻辑、对技术原理的深刻理解，以及持续学习和迭代的耐心。利用AI工具辅助编码是提高效率的有效手段，但前提是使用者本身具备辨别、理解和修改生成代码的能力。工具是用来赋能专业人士的，而不是取代他们的思考和判断。因此，“氛围编码不值得尝试”更像是一种警示：在技术更迭加速的时代，开发者更应回归工程本质，注重基础，审慎决策，避免被表面的“氛围”所裹挟。

数据科学家：迷失在“AI大模型”的丛林里？

“数据科学家：你根本不会用AI大模型”——这句话无疑非常尖锐，甚至带有挑衅意味。它直指了一个令人 uncomfortable 的事实：尽管数据科学家被认为是处理数据和构建模型的专家，但在面对以LLMs为代表的AI大模型时，他们的传统技能栈可能需要重塑和扩展。

传统的数据科学家强项在于数据的清洗、探索性分析、特征工程、选择并训练合适的机器学习模型（如逻辑回归、树模型、SVM、浅层神经网络等），以及模型的评估和部署。他们精通常见的数据科学工具和编程语言（如Python的Pandas、Scikit-learn，R等），对统计学和机器学习原理有深入理解。

然而，AI大模型，特别是LLMs，带来了新的挑战和范式。首先，它们通常是预训练好的巨型模型，其内部机制复杂，不像传统模型那样容易“打开黑箱”去理解每个参数的意义。数据科学家更多地需要关注如何有效地“提示”（Prompting）这些模型，引导它们输出期望的结果。这需要一种新的技能——提示工程，它不仅仅是构造问句，更是理解模型的行为模式、尝试不同的输入格式、甚至通过 Few-shot learning 来指导模型。

其次，大模型的应用场景和评估指标也与传统模型有所不同。传统模型往往追求精确的预测或分类，评估指标清晰（如准确率、召回率、MSE等）。而大模型，特别是用于生成任务的LLMs，其评估往往涉及主观判断（如文本的流畅性、创造性、相关性），这需要数据科学家发展新的评估框架和方法。

再者，将大模型集成到现有系统、进行微调（Fine-tuning）或使用LoRA等技术进行高效适应性训练，也需要不同于从零开始构建模型的技能。这涉及到对大模型架构的理解，对分布式训练和推理的知识，以及如何平衡模型性能和计算成本的考量。

因此，“根本不会用”的批评，或许并非否定数据科学家的全部能力，而是指出他们在拥抱大模型时代时可能存在的“技能盲区”或“思维惯性”。一些数据科学家可能仍然试图用传统的机器学习思维去套用大模型，而忽视了它们独特的属性和使用方式。例如，过度关注模型的内部结构而非其外部行为，或者不适应通过自然语言交互来“编程”模型的方式。

这并非数据科学家独有的问题，而是所有技术从业者在面对范式转移时都可能遇到的挑战。它要求数据科学家走出舒适区，积极学习大模型的工作原理、应用模式和最佳实践。他们需要成为“提示工程师”，需要学习如何评估生成内容，需要掌握大模型的微调和部署技术。将传统的数据科学技能与大模型的能力相结合，才是未来数据科学家的核心竞争力。这句话更像是一种催促：是时候更新你的知识体系了，别让旧地图困住了你前往新大陆的脚步。

批判性审视：在喧嚣中寻找真知

这三条评论，无论是对Agent的审视，对“氛围编码”的警示，还是对数据科学家技能的质疑，都反映了当前AI领域在高速发展过程中伴随的困惑、反思与阵痛。技术在飞速迭代，新的概念层出不穷，这既带来了巨大的机遇，也容易导致浮躁和盲从。

将搜索 Agent 视为“新瓶装旧酒”，提醒我们要看透技术表象，理解其本质和演进。这有助于我们更理性地评估其价值，避免不切实际的期待。

对“氛围编码”的不屑，是回归工程本源的呼唤。它强调了扎实的技术基础、严谨的工程实践和批判性思维的重要性，尤其是在AI工具普及可能降低编码门槛的背景下，这些基本功显得更加宝贵。

对数据科学家“不会用AI大模型”的批评，则是一种转型期的挑战。它迫使数据科学家去正视新工具带来的技能要求变化，鼓励他们不断学习和适应，将自身的数据理解和建模能力与大模型的强大能力相结合，共同推动AI应用的落地。

这些批评并非完全负面，它们是技术社区自我净化和迭代的一部分。在AI的巨大潜力面前，保持批判性思维，不被 hype 所迷惑，深入理解技术的优势与局限，持续提升自身的核心能力，这才是我们每个人——无论是开发者、数据科学家还是技术爱好者——在这场技术革命中应当坚守的态度。只有这样，我们才能在喧嚣中找到真知，真正 harness AI 的力量，解决现实世界的问题，而不是迷失在概念的丛林或技术的表象之中。未来的AI发展，需要的是清醒的头脑、扎实的技术和持续的学习精神。