1. 两个热词背后的真正分歧最近和几拨做 AI 产品的朋友聊天发现大家手里都在悄悄押注两条不同的路线一边是坚持 Session First把对话窗口当作产品的主战场另一边是All in Agent First觉得未来的应用就应该是一堆自主行动的智能体在背后干活用户只需要下指令就行。圈子里甚至隐隐形成了一种鄙视链做 Agent 的觉得自己更“先进”做 Session 的被认为是“旧时代交互”。但我个人觉得这种对立本身就很奇怪。Session First 和 Agent First 本质上是两种产品设计范式它们服务的场景、面对的用户、承担的任务完全不同硬要比谁更高级就像拿螺丝刀和电钻比谁更厉害一样没有意义。这个问题的核心其实是你把产品的控制权放在哪里把 AI 的自主性放在哪里。把这个想透了就不会被概念牵着鼻子走。2. Session First 和 Agent First 到底在说什么2.1 Session First会话即产品形态Session First 的意思很好理解产品的一切交互都发生在一个或多个会话上下文中。用户和 AI 通过自然语言对话来完成任务AI 以“助手”的身份出现内容生成、信息检索、任务执行都是围绕对话上下文展开的。典型的例子就是 ChatGPT 网页版、各类 Copilot 插件、客服机器人。这种范式的核心假设是用户知道自己在干什么AI 的主要职责是理解用户意图并在当前会话里给出高质量回应。会话状态即产品状态多轮对话的上下文管理是技术重点记忆、检索、工具调用都被组织在会话这一层。Session First 的优势非常明显门槛低、心智成本低、用户可随时介入纠偏。你说错了我纠正一句它立刻调整整个过程完全透明。劣势也明显AI 缺乏主动推进任务的能力用户必须一直“在线”驱动流程遇到复杂任务时会话会变得又长又碎。2.2 Agent First任务是骨架对话只是其中一环Agent First 则完全不同。在这种模式下产品的最小单元不再是会话而是“一个有目标、能规划、会调工具的智能体”。用户给一个目标Agent 自己拆解任务、制定计划、调用工具、检查结果遇到阻塞再回来问用户。整个执行过程可以是异步的用户不需要全程盯着。典型的例子是各种 AutoGPT 类项目、Manus 这类通用智能体产品以及企业里的自动化流程机器人。这种范式的核心假设是用户只想看到结果不想参与过程。AI 的自主性被放到最高优先级会话只是 Agent 执行过程中的一种通信手段而不是产品的主干。Agent First 的好处是能处理真正复杂的多步骤任务用户从“操作员”变成“管理者”。但它的问题也很突出——失控风险大、结果不可预测、安全边界难定义。一旦 Agent 规划错了路径用户往往要到很后面才能发现。2.3 两者的本质区别谁在驾驶座用开车来类比Session First 是辅助驾驶司机还是人AI 负责导航、提醒、辅助泊车方向盘一直在用户手里。Agent First 则是自动驾驶用户设定目的地AI 自己选路、超车、进出匝道用户只是在必要时接管。这个类比能解释绝大多数实际分歧。做辅助驾驶的企业不会觉得自动驾驶是“更高级的东西所以我要立刻转型”它们会评估道路环境、法规、用户信任度。同样Session 和 Agent 的选择本质上是一道产品工程题不是一道技术信仰题。3. 为什么会出现“Agent 更高级”的错觉3.1 概念热度制造的认知偏差过去一年Agent 几乎是行业最热的词。“AI 自己干活、你只需要睡觉”的演示视频传播力太强了动辄百万播放。相比之下一个精心设计的对话流程显得平平无奇。媒体和资本喜欢“颠覆性叙事”所以 Agent 被包装成了未来Session 被暗暗贴上了“传统”的标签。但热度不等于适用性。我见过不少团队因为追逐 Agent 概念把一个本来用 Session 模式三天能上线的功能硬做成了需要三个月的 Agent 系统最后效果还不稳定。这属于典型的为了概念牺牲产品价值。3.2 演示环境与生产环境的巨大落差很多 Agent 演示视频都是在高度受控的环境下跑的预设好的工具、干净的数据、不会乱来的用户输入。但真实环境是脏的文档格式杂乱、权限边界模糊、第三方 API 时不时挂掉、用户会提出模糊且自相矛盾的指令。在真实生产环境里Session First 反而更容易做出可靠的产品因为对话模式天然支持人类即时介入错误能被快速纠正。而 Agent 一旦进入长链条执行任何一个环节出 bug排查成本都成倍上升。这种落差会让人产生“Session 更稳、Agent 更虚”或者反过来“Agent 才是未来、Session 只是过渡”的极端判断其实哪边都对也哪边都片面。3.3 组织能力与商业模式的隐性影响公司选择哪种模式有时候跟技术无关跟团队基因有关。做 To B 系统集成的团队可能更倾向 Agent First因为客户要的是“替代人工流程”做面向 C 端工具产品的团队更倾向 Session First因为用户要的是“更好地帮我完成现在的操作”。这种路径依赖本身没有对错但它会让从业者形成“我们做的才是正道”的圈子文化。如果你只在 Agent 的圈子里泡着确实容易觉得 Session 已经过时了反过来如果你长期打磨对话体验也会觉得 Agent 产品华而不实。4. 实际工作中我如何判断该用哪种模式4.1 看任务的复杂度与结构化程度先判断用户要完成的任务是不是可拆解、可验证的。如果任务链路短、反馈直接、中间不需要跨多个系统那 Session First 基本就够了。比如帮用户改写一段文案、总结一份会议纪要、查一下知识库里的政策条款这些用会话模式做又快又稳不需要引入 Agent 的规划循环。如果任务是长链路、跨系统、需要异步执行的比如“帮我订一趟出差行程查航班、比价、订酒店、约车、把行程同步给同事”每一步都要调外部服务、做决策、验证结果这种场景用 Session First 做会非常累用户在一个会话里来回确认十几轮体验极差。这时引入 Agent 是对的。一个简单判断标准用户介意的是一次性完成率还是过程中的掌控感。前者优先考虑 Agent后者优先考虑 Session。4.2 看用户的心智模型与容错阈值不同用户对 AI 的容忍度完全不一样。C 端用户、特别是内容创作者很在意过程中的可控性——它们宁可多跟 AI 聊几轮也不希望 AI 自作主张把文档改得面目全非。这类产品必须 Session First并且要把“每一次改动都让用户看见”当作设计底线。B 端用户和运维类场景则相反他们要的是自动化、要的是减少人工盯盘。运营人员不会在意一个数据巡检 Agent 中间经过了几步思考只看它是否在预算超标的瞬间发出了警报。这类场景天然适合 Agent First。还有一个容易被忽略的点结果的可验证性。如果任务结果需要用户严格审核才能用Session 模式明显更合适因为它天然保持过程透明如果任务结果是低风险的比如生成一个报告初稿Agent 的自主性才有发挥空间。4.3 看团队的技术栈和迭代速度做 Session First 的产品技术重点在对话体验、提示词工程、上下文压缩、RAG 效果调优以及各类工具函数的稳定性。团队迭代速度可以很快因为边界清晰一个会话解决一类问题。做 Agent First 的产品技术重点在任务拆解、规划评估、工具调用可靠性、状态回溯、沙箱隔离、防失控机制。这需要更强的系统工程能力和更充分的安全测试。一个 Agent 系统的复杂度往往是 Session 系统的数倍尤其是当 Agent 需要自主决策时日志、追踪、回滚这些基础设施都得重新做。初创团队如果资源有限我更建议从 Session First 切入把单点体验做透再逐步加入 Agent 能力成熟团队如果已经有一定的用户基础和数据积累可以尝试在特定场景用 Agent 替代人工流程。这不是“谁先进选谁”的问题而是“谁能活下来”的问题。4.4 一张选型对比表维度Session FirstAgent First核心单元会话上下文目标任务控制权用户全程控制Agent 自主决策用户必要时接管适合任务短链路、需实时反馈长链路、跨系统、可异步用户角色操作者管理者技术重点上下文管理、RAG、提示词任务规划、工具调用、容错与安全出错成本低用户可即时纠正高需复杂追踪和防失控机制典型产品Copilot、ChatGPT、客服机器人AutoGPT、Manus、企业流程自动化迭代速度快慢基础设施要求高适合团队快速验证、体验优先系统工程能力强、场景明确5. 两种模式下落地时最容易踩的坑5.1 Session First 的三个隐蔽问题第一个坑是会话无限膨胀。用户聊到第 20 轮时上下文里的信息混杂、互相矛盾AI 开始“精神分裂”。这个问题在 Session 模式下特别典型而且越认真做越容易遇到。解法很朴素主动做话题检测和上下文裁剪关联合并历史信息必要的时候直接告诉用户“我们换个新对话吧”。第二个坑是把 Session 做成了无状态聊天。有些团队用 Session First 做了个聊天框但 AI 完全没有跨会话记忆用户第二次来还得重复一遍背景。Session First 不代表放弃记忆反而更需要在 Session 存储之外建立用户画像和长期记忆层。第三个坑是过度沉浸在一问一答的舒适区。会话模式太顺手了团队会不自觉地避免做工具调用和任务执行导致产品永远只停留在“聊天”层面。真正有价值的 Session First 产品一定是在对话中自然地穿插操作——查数据、改文档、发消息——而不是一味输出文字。5.2 Agent First 的三个高危陷阱第一个坑是没想清楚安全边界就让 Agent 全自主。让 Agent 自主发邮件、删数据、改配置听起来很高效一旦逻辑判断错误后果可能是灾难性的。我的原则是高风险操作必须人在回路Human-in-the-loopAgent 只能提议不能执行。哪怕这会损失一些“自动化率”也值得。第二个坑是低估了工具调用的不可靠性。Agent 的能力上限取决于工具质量。第三方 API 的延迟、返回格式异常、权限变更任何一个不稳定都会让 Agent 的长链路任务整体崩溃。所以好的 Agent 系统核心工作量往往不在 Agent 本身而在工具层的稳定性、统一函数接口、超时和重试机制。第三个坑是缺少过程可溯性。Agent 出了错最怕的是不知道它怎么出的错。必须从第一天就做好每一步执行日志包括模型思考摘要、工具输入输出、决策依据等。否则等到线上问题爆发你连复现问题都做不到。5.3 混合形态大多数产品最后的归宿聊到现在你会发现纯粹的 Session First 和纯粹 Agent First 都少见。大多数成熟产品最终会走向混合架构。比如一个真正的智能客服用户可以自由对话Session但当用户说出“帮我查一下退款进度”时系统背后的 Agent 会自动拉起查询工具、读取订单状态、执行退款流程再把结果组织成一段自然语言回复。这其实也是我目前最推荐的产品演进路径先用 Session 建立用户信任再在关键节点嵌入 Agent 能力。用户需要掌控感的地方保持 Session需要自动化的地方悄悄切换成 Agent两者之间通过明确的意图识别来做路由。这样既不会让用户觉得失控又能在复杂任务上解放用户。6. 复盘与个人心得先说说我自己踩过的坑。第一次做 Agent 产品时我迷信“全自动”把用户确认环节砍到最少。结果上线第一周Agent 就把一份合同发给了一个完全无关的供应商好在只是测试环境但那次之后我把“涉及金钱、合同、权限的步骤一律人工确认”写进了产品铁律。后来做 Session 产品又踩了另一个方向的坑死磕提示词追求一次对话解决所有问题结果把上下文塞得满满当当反而导致模型越往后回答越飘。后来学会做减法该拆对话就拆对话该引导用户聚焦就引导用户聚焦效果反而明显提升。多次反复之后我的体会是Session First 和 Agent First 真正的分界点不是技术能力而是产品对“用户参与成本”的定价。有些用户愿意花时间参与过程因为他们需要掌控感有些用户只想付钱买结果因为他们要的是终点。你要做的是在正确的用户路径上选择正确的模式。所以别再纠结哪个更高级了。先弄清楚你的用户是谁再看看他们愿意付出多少注意力然后选择相应的模式。如果一定要我给一个行动建议那就是面向高频低风险场景用 Session First 打磨体验面向低频高风险场景用 Agent First 提升效率能混合就不要走极端。最后再分享一个小技巧做 Session 产品时多想想“哪些步骤可以让 AI 替用户代办”做 Agent 产品时多想想“哪些步骤用户实际想看过程”。每次这样交叉审视总能发现产品体验上可以优化一个档次的地方。