AI 产品两大差异

差异一：双端非确定性（最常被忽视）

• 传统软件是映射清晰的决策引擎（Booking.com：意图→按钮/表单→动作，路径可预测）。AI 产品用自然语言这个流体界面替换了这一层：
  • 输入侧不可预测：用户表达同一意图的方式无穷多；
  • 输出侧不可预测：LLM 是对提示措辞敏感的概率黑盒。
• 结果是输入、输出、过程三者你都不完全理解，只能"预估行为并为其构建"。而多数系统要交付的是确定性结果——用非确定性技术实现确定性结果，正是难度所在。
• 硬币的另一面：这也是 AI 产品之美——说话比点按钮自然，使用门槛大幅降低。

差异二：agency-control 权衡

• 每次把决策权（autonomy/agency）交给 agent，你就同步放弃了一部分控制。给出 agency 之前，agent 必须先"挣得"这份信任——靠可靠性记录，而不是靠愿景。
• 佐证：UC Berkeley/Databricks 团队的调研显示约 74-75% 受访企业的首要问题是可靠性——这也是为什么当前多数 AI 产品做的是低自主的"生产力增强"而非端到端替代工作流。