当 AI 不再缺脑子：2026 年，缺的是骨架
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Published on 2026-05-23
2026年了，你的AI模型已经能读完整本《资本论》。上下文窗口10M token，推理时间算力翻了一百倍。但让它订张机票，它把出发地和目的地搞反了。这不是脑子的问题——是骨架没长好。
当 AI 不再缺脑子：2026 年，缺的是骨架
2026 年了。
你的模型已经能读完整本《资本论》然后给你讲资本剥削的精髓。上下文窗口 10M token，推理时间算力翻了 100 倍，幻觉率从 5% 降到了 1%。
然后你让它帮你订一张机票——
它把出发地和目的地搞反了。
这不是模型的问题。 这篇文章想说的是：AI 行业花了两年的时间把所有资源砸在"让模型更聪明"上，但真正卡住 AI 落地的东西，根本不在脑子里。
在骨架上。
三个"缺"，卡住了一整个行业
1. 缺记忆 — 不是装不下，是找不到
行业内有一种很流行的叙事："AI 的记忆越来越强了。"
他们的证据是：Claude 200K、Gemini 1.5 100万token上下文、Kimi 200K——窗口大了 2500 倍，这不就是记忆变强了吗？
不是。
PlugMem 在 2025 年底做了一个实验，给 Agent 装上超长上下文记忆，测了一堆真实任务：客服对话、代码调试、多步骤数据分析。
结果：记忆越多，任务完成率越低。
不是边际效益递减。是负收益。
问题在于，AI 的"记忆"和人类的记忆是两套完全不同的逻辑。
人类记忆是结构化的——用进废退，相关事件自动串联，噪音自然衰减。你记得"上次帮用户解决了什么问题"，是因为这个记忆被调用过很多次，强化了。
AI 的记忆是线性的——所有 token 平等排列，历史越长，信号被噪音淹没得越彻底。当它需要提取"上次那个case怎么处理"的时候，它扫描的是一整段等权重的 token 流，不是知识库。
无限上下文 = 无限噪音。 给一个工作记忆只有 5 个组块的人扔一整座图书馆，不等于他变聪明了，等于他把所有书都弄乱了。
真正 work 的记忆系统，需要在上下文之外做第二层处理：把对话历史蒸馏成结构化状态，把文档建成分层索引，把"当前任务进展"单独抽象出来。
这是工程问题，不是模型问题。每家都在说自己在做，但没有人做出标准答案。
2. 缺工具治理 — 权限是一把开了刃的刀
MCP 在 2025 年解决了"怎么连"的问题。
但它没有解决"谁来负责"。
来看一个真实场景：
你的 AI Agent 有一把"删除用户账户"的工具权限。理论上它只在用户明确要求时调用。但模型产生幻觉调用了，或者提示词被 injection 攻击了——这把刀就落在真实用户身上了，真实地删了真实的人的真实的账户。
现在的工具调用架构，默认是全信任模式：工具权限全开，调用记录可选，日志追溯薄弱。
这就是为什么每次 AI Agent 闯祸，新闻标题都是"AI 误删了 XXX 的数据"。这不是模型的错，这是基础设施的空转。
生产环境真正需要的，是分级授权 + 实时审计 + 熔断机制——像银行的金库一样，谁进来、动了什么、什么时候动的，全程记录，任何异常操作即时熔断。
GitHub Copilot 有日志记录，Cursor 有工具沙箱，OpenAI 的 Agents SDK 有熔断逻辑——但每家方案都不一样，没有行业标准。
这意味着一个残酷的现实：你公司的 AI Agent 是否安全，取决于你们团队里有没有人认真想过这件事，而不是模型有多强。
3. 缺状态持久化 — 断点之后，从零开始
这是生产环境里频率最高、但最容易被忽视的问题。
AI Agent 的任务通常横跨十几个步骤，可能跑几个小时。中途断电了、API 超时了、模型报错了——你希望它从第几步恢复？
理想答案：第几步都行，状态完整保留。
现实答案：大多数 Agent 框架根本没有状态持久化设计。断了就是从头来，最多多留一句"对不起，我刚才遇到了一些问题"。
这个缺失直接导致一个结果：你没法把 AI Agent 当成真正的劳动力来用。
个人场景下，失败了重来一次，成本几乎为零。企业场景下，AI Agent 要处理订单、管理供应链、操作 ERP——这些任务的执行是幂等的吗？不是。你让它重复下单，货就发了两份。你让它重复退款，钱就退了两遍。
容错成本从零变成真金白银。
任务状态要持久化，操作要可审计，失败要可恢复——这些是工业级系统的基本要求，但 AI Agent 领域，大多数产品连这个门槛都没摸到。
这不是技术问题，是优先级问题
说到这里，你会发现一个规律：这三个缺失，没有一个是"技术上做不到"的。
记忆模块有 RAG，有向量数据库，有知识图谱。工具治理有 RBAC，有审计日志，有熔断机制。状态持久化有数据库，有消息队列，有事务日志。
这些技术都存在。问题是没有人把它们放在优先级列表的前面。
原因也不难理解：模型能力的提升可以被量化、被 benchmark、被写进新闻稿。记忆系统的优化很难量化，工具治理的建设很难发论文，状态持久化的投入很难体现在功能演示里。
于是整个行业在 2025 年都在追 benchmark 榜单，基础设施的建设被无限期推迟。
结果是：模型越来越聪明，应用越来越脆弱。
2026 年的机会窗口
但这也是机会所在。
当所有人都在卷模型能力的时候，基础设施的建设者正在积累不对称优势。
一个具体信号：2025 年底，Cloudflare 推出了 AI Agent 的记忆管理方案，核心思路是"让 AI 主动选择记住什么、忘掉什么"，而不是把所有东西都塞进上下文。这家公司不是 AI 模型公司，但它的方案解决的是一个真实的工程问题。
另一个信号：MCP 生态在 2025 年的爆发，本质上是行业在用协议的方式倒逼工具治理的标准化。当一个协议被足够多的参与者使用，安全的默认值就会成为行业惯例，而不是每家公司自己拍脑袋决定。
2026 年的 AI 竞争，不在模型层，在中间件层。
模型能力会趋于同质化——GPT-5 能做到的事，Claude 6 大概率也能做到。但让 AI Agent 在真实业务场景里稳定跑起来的这套骨架，才是真正的护城河。
就像云计算的竞争，最后比的都不是虚拟机的 IOPS 比谁高，比的是整个生态的稳定性和运维体验。
AI 落地也是一样的道理。
写在最后
最近见了几个 AI 创业团队，发现一个有意思的现象：
技术强的团队，聊的是"我们的模型精度又提升了几个点"。产品强的团队，聊的是"我们的用户留存又涨了"。
但真正在企业场景跑过落地的团队，聊的是一个更朴实的问题："怎么让它别在关键时刻掉链子。"
这个问题，模型厂商不会帮你解决。提示词优化帮不了你。上下文窗口扩大帮不了你。
你需要的是把 AI 当成工业级系统来建造的意愿，和一套扎实的中介层骨架。
2026 年，脑子够用了。
该补骨架了。