有时候我会想，我们现在到底在做什么。
说是「AI 基础建设团队」，听起来像在塑造未来的文明，
可每天做的事，却一点都不 AI。
每天我们都在维护 AI 网关、工作流平台、AIGC 平台，按照业务方需求添加功能、修复 Bug、管控负载。看起来像在参与伟大的「智能革命」，但本质上——我们只是让系统更稳定一点、让接口更通一点。业务方用这些工具写文案、剪视频、生成内容。模型取代了打工牛马们，但世界的逻辑似乎并没有怎么变。还是内容工厂，只是机器换了模样。也许我们确实在推动 AI 落地，但落地的地方，依旧是「生产力」而不是「智能」。我们只是让旧的生产方式跑得更快，却还没有让世界变得更聪明。
MCP 原本被寄予厚望。它想让 LLM 真正可以「动起来」——能调用工具、能执行任务、能与外部世界交互。那听起来像是未来的钥匙。但在现实里，它并没有走太远。MCP 需要配置、需要注册、需要理解协议，普通用户不会（Maybe 也不想学），他们更喜欢打开 Chat 窗口，一句话、一个答案，不多不少。
而另一头，真正需要 MCP 的 Agent，却被门槛卡在半路：构建、调试、治理如此等等。这条路，对于普通用户来说压根走不上去。于是 MCP 变成了一种尴尬的存在：为 Agent 而生，却被 Chat 吞没。
那种「LLM 能操作世界」的梦想，还挂在白板上。
大家都喊 2025 是「Agent 元年」，一切可以被 Agent 取代的岗位都会消失，口号很大：AI 将不再只是回答，而是行动。但一年过去了，浪潮并没有到来。原因其实不复杂：
于是我们看到的大多数 Agent，只是「多了几层调用逻辑的工作流」。它能干活，但不会思考；能执行，但不懂权衡；能模仿，但还不能取代。智能还没长出骨头，我们也许只是在看一场很早的彩排。
我慢慢接受了一个事实：我们确实没在造智能，我们只是在造工具。但这并不是坏事。因为所有伟大的东西，都是从笨重开始的。AI 能真正融入世界之前，必须先被人驯服、被系统理解、被规则包裹。我们在做的这些基础工作，其实是让 AI 能「被用」、能「被信任」、能「被追溯」。这是它走出实验室，走进现实社会的唯一方式。
有时候我觉得自己像个修路工。我们铺的每一条管线、写的每一行守护脚本、调的每一个并发参数，也许都在为某个还没出现的智能体铺地。
AI 还没有「懂」，它只是「能」。它能生成、能回答、能总结、能辅助，但还不会独立地“理解”和“判断”。我们以为自己在做智能，其实只是在让工具变得更顺手。
智能还没来，我们做的是给它搭舞台。这并不是悲观的结论。因为舞台总要有人先搭，电网要有人先铺，系统要有人先写。也许这就是我们的角色：不是主角，却是基础。不是那束光的人，而是点亮灯泡的那根电线。
我们不是魔法师，我们只是修路的人。
也许路修得够多，世界终会变得聪明。