车辆智能诊断Agent的路线该如何选择？

近两年，“Agent”成为科技行业的高频词。汽车行业也不例外，无论是在自动驾驶、智能诊断，还是软件开发领域，大家都在尝试构建能“自主决策”的系统——让模型不再只是工具，而是能分析问题、执行任务、再根据反馈调整行为的智能体。

然而，当这种理念落地到工程实践，尤其是汽车数据和车云计算场景中时，一个关键的问题是：Agent究竟要走哪条路？是让模型完全自主推理，追求类AGI的“通用智能”？还是让它与人类知识体系协同，以可复用的算子来构建“工程可控的智能”？

这不是哲学问题，而是工程选择。因为两种路径在架构复杂度、数据依赖、准确率和运维成本上，差距极大。

智协慧同在车云一体的智能体系中也经历了这道分岔：当Agent被应用到汽车故障分析、能耗优化等任务时，如果让模型自行“猜”，推理链条往往失控——结果的准确率和可解释性都难以保证。

而当推理建立在结构化知识与算子组合之上，系统不仅更稳定，整体准确率能持续保持在95%以上。

本文将从技术实现角度，对比两条Agent路线的核心差异：

• 端到端推理型Agent：依赖模型自主学习与推理，人做监控及调整模型

• 协同算子型Agent：通过知识封装与算子调用实现稳定决策。

这两种路线的取舍，决定了智能系统是成为“聪明但不可靠的黑箱”，还是成为“可验证、可演进的智能平台”。

一、端到端推理：理想架构与工程瓶颈

在讨论Agent体系之前，先把“端到端推理”讲清楚。所谓端到端，是指把输入到输出的整个过程都交给模型完成——不需要人为定义特征，也不需要手工设置规则。模型通过大量样本学习输入和结果之间的映射关系，然后在推理阶段自动生成判断或行动。这种方式在自然语言、图像生成等领域表现出色，因为数据足够多、反馈足够快，模型能在海量样本中逼近“正确答案”。于是，“让模型自己学会思考”的想法就自然而然地被移植到更多场景中，比如智能诊断、系统调优、异常分析，看起来似乎一切问题都可以被一个“大模型”解决。

但当这种方式落到汽车行业时，现实开始变得复杂。汽车是一个强物理约束系统，数据来自不同的ECU、传感器、总线，频率跨度从几十毫秒到几秒，同一指标在不同车型中甚至定义不一样。对一个纯AI模型来说，这些输入没有语义联系——“信号漂移”、“阈值超限”、“工况异常”对它而言只是数值变化，而非背后的工程含义。模型当然可以学，但它学到的只是统计相关性，一旦场景稍有变化（比如车型更新、硬件替代、采样频率调整），结果就会出现明显的精度衰减。这就是为什么在实验环境中，模型准确率可以达到90%，可一旦进入量产系统，就会立刻掉到80%以下。

更关键的是，端到端模型缺乏“边界意识”。在推理阶段，它只根据输入的概率分布生成输出，不会“知道自己不知道”。当遇到一个未见过的异常信号组合时，它依然会输出一个“看起来合理”的判断。对开放任务来说这无伤大雅，但在工程诊断中，这种“自信的错误”会带来巨大风险。智协慧同在早期Agent原型测试中就遇到过这种情况：模型能提出分析路径，却无法解释为什么这样做；当它输出错误结论时，也无法被追溯和修正。每一次模型更新都像是在重新掷骰子，你能希望它更聪明，但无法确保它稳定。

理论上可以通过“喂更多数据”来弥补这种不稳定，但在汽车场景里，这几乎是个无解的问题。数据并非互联网式的大规模可获取样本，而是受限于采集范围、隐私政策和标注成本。再加上每个车企的信号结构和逻辑差异极大，模型迁移意味着重新训练，算力成本高昂，而知识复用率却极低。这样一来，端到端推理在实验室里能跑通，在量产体系中却很难维持性价比。

从工程意义上看，“完全推理型Agent”在理论上代表智能的终极形态，但在实践中意味着：模型复杂度高、验证周期长、稳定性依赖数据完备性、输出不可解释。换句话说，对于汽车这种需要精确和可追溯的系统而言，这样的智能并不安全。

二、协同算子型Agent：从工程出发，向智能靠近

当端到端推理在精度和可解释性上遇到瓶颈，我们开始重新审视“智能”该从哪里生长。智协慧同最终选择了另一条路线——不是让模型无限接近人，而是让它与人协同；不是让模型去“猜”，而是让它在明确的边界和知识体系中行动。这条路线的核心是：让知识结构化，让Agent以算子为基础进行组合式推理。

“算子”可以理解为由专家经验封装的知识模块，它定义了某个问题的输入特征、判断逻辑和输出结论。比如在热管理诊断中，工程师早已知道温度传感器漂移的典型特征、信号区间和依赖关系；这些内容被固化成算法规则，封装为算子后交由Agent调用。这样一来，Agent不必重新学习“异常长什么样”，而是能在既有的知识框架内快速推理。

1. 构建难度低

算子将复杂问题拆解为可复用模块，开发过程更接近“积木式组合”而非从零建模。新增场景只需组合或微调算子，即可快速上线。

2. 构建成本低

相比大模型端到端训练动辄数周的成本，算子体系依赖的是已有知识封装，数据需求量小、验证周期短，显著降低了时间与算力消耗。

3. 精度提升易

算子是可独立验证的，每一次人工修正或新增都能直接提升整体准确率。系统的学习过程不再依赖“再训练”，而是通过知识累积不断优化。

4. 输出很稳定

确定性的算子结构保证了相同输入下的可重复输出，避免了模型“随机漂移”的问题，尤其适合对稳定性要求极高的汽车工程场景。

5. 运维难度低

知识更新只需调整算子层，不影响系统全局。团队可以持续改进算法逻辑，而不必重构整套推理体系，维护成本大幅下降。

依托这种架构，EXD Agent平台在多个车云一体计算场景中将整体准确率提升至95%以上。更重要的是，每一次专家的推理和改进都能被系统吸收并沉淀为新的算子，逐步构建起可扩展的知识体系——新问题靠人的推理，老问题靠Agent模仿。

这是一条“先工程化、再智能化”的路径。它让智能的边界清晰、逻辑可追溯、演进可持续，算子体系的价值不只在于提高准确率，而在于建立起可持续的知识循环。

在这种架构下，Agent的每一次推理、专家的每一次干预，都会被系统记录、抽象并封装为新的算子，回流到知识库中。随着算子数量和覆盖率的提升，系统在应对新场景时能调用更多既有知识，决策效率和稳定性同步提高。

这种循环机制让智能具备了可积累的属性。系统不再依赖模型规模的扩张来获得性能提升，而是依靠知识沉淀与复用实现演进。对于企业来说，这意味着每一项工程经验都能长期保值，成为组织智能的一部分。

写在最后

Agent的两条路线，本质上是智能架构的两种取向。

端到端推理强调模型自主学习，但在多变、复杂的工程场景中，精度、解释性与成本始终难以平衡；

算子协同体系以知识为核心，通过标准化、结构化的方式实现推理和积累，在可控范围内保证稳定输出。

智协慧同倾向于后者，不是因为它更简单，而是因为它更可验证、更可复用、更贴近工程现实。这种从“经验沉淀”到“智能进化”的机制，已在 VDM 智能诊断系统中得到验证——根据客户反馈，VDM 的应用让问题定位效率提升 44%，用户等待时间缩短 84 小时，总部人力投入成本降低约 2457 万元/年。

这套体系让智能不依赖单一模型，而依托知识资产不断迭代，真正成为支撑车云一体计算的基础能力。