最近有个朋友问我：为什么我的AI助手在处理公司内部业务时总像个局外人？它知道Python语法，懂设计模式，但就是不明白我们公司的报销流程为什么要经过三个部门审批。这个问题让我意识到，在Vibe Coding的浪潮中，我们可能忽略了一个关键要素：企业知识库。
想象一下，你正在训练一个财务审批Agent。如果只用公开数据训练，它最多能学会会计准则，但永远无法理解你们公司那个“特殊客户”的账期为什么可以延长到90天——这个规则只存在于财务总监的邮件和内部制度文件里。这就是企业知识库的价值所在。
在我看来，Vibe Coding正在重塑软件开发的本质。过去我们写代码，现在写意图。但意图从哪来？很大程度上来自于企业内部积累的知识资产。根据Gartner的预测，到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI创建面向消费者的应用，而这些应用的核心竞争力，恰恰取决于它们对企业专有知识的掌握程度。
让我用个比喻：公开训练数据像是通识教育，让AI获得基础能力；而企业知识库则是专业培训，让AI真正成为“自己人”。没有后者，你的Agent就像个名校毕业却毫无行业经验的新人，理论说得头头是道，实际操作却处处碰壁。
那么，如何用内部文档训练出真正懂业务的Agent呢？这里有几个我实践过的原则：首先，知识需要结构化。把散落在邮件、会议纪要、制度文件中的信息，通过RAG等技术构建成可检索的知识图谱。其次，要建立持续学习的机制。就像微软通过GitHub Copilot持续从代码库中学习一样，企业的Agent也需要能够从新的项目文档、客户反馈中不断进化。
有个真实案例很能说明问题：某制造企业用三年内的技术文档、质检报告和客户投诉数据训练了一个质量检测Agent。结果这个Agent不仅学会了标准检测流程，还发现了三个连资深工程师都没注意到的潜在质量问题——因为它“读过”所有相关文档，而人类专家往往只熟悉自己负责的部分。
不过，这里有个悖论值得思考：当我们把企业知识越来越多地交给AI时，会不会导致人类员工对这些知识的疏远？就像我们现在已经很少手动计算一样，未来会不会出现“知识依赖”现象？这是个需要警惕的问题。
说到底，Vibe Coding不是要取代人类专家，而是要放大他们的价值。通过将企业知识库转化为Agent的智能燃料，我们实际上是在构建一个永不疲倦、过目不忘的“数字同事”。它记得每个项目的教训，了解每个客户的偏好，掌握每个流程的细节——这样的能力，任何一个人类专家都难以企及。
所以，下次当你抱怨AI不够懂业务时，不妨先问问自己：我们给它的“食粮”够不够专业？毕竟，再聪明的头脑，也需要正确的知识来喂养。