很多所谓的「Chatbot」，看起来用了大模型，设计了提示词，准备了知识库和数据集，但它们的底层逻辑其实让人异常熟悉——熟悉到令人不安。
它们做的事情是：
把知识整理成 结构化业务规则 ，
再要求大模型 严格按规则进行分析、判断并生成回复 。
换句话说，是在用 21 世纪的大模型技术，复刻上世纪的规则驱动型对话机器人。
Chatbot 的本质，从来不是“规则执行器”
如果一个 Chatbot 的目标是：
- 按业务流程一步步走
- 在预定义框架里做判断
- 输出完全可解释、可复盘的结果
那么，其实并不需要大模型。
规则引擎 、 状态机 、 模板系统 ，在确定性问题上反而会更便宜、更稳定，更可控。
Chatbot 的核心价值，从来不在于“照着规则走”，而在于通过概率推理，实现具备泛化能力的智能回答。
正确的方向，其实恰恰相反
一个真正合理的 Chatbot 架构，应当是：
- 模型是主脑
- 数据定义能力边界
- 系统工程负责稳定性与成本控制
- 评估与反馈驱动系统持续进化
它不是先把世界“压扁”成规则，再让模型当一个高级填空器。
而是：
在足够干净、足够真实的数据分布上，
让模型能力自然生长，
再通过系统工程，把这种能力稳定地转化、放大，并外溢为业务 KPI。
为什么很多团队会“退回规则引擎”
原因其实并不复杂，因为规则引擎：
- 规则 可解释
- 流程 可画图
- 决策 可复盘
- PPT 好汇报
而模型能力的进化：
- 本质上是概率性的
- 存在波动与不确定性
- 可解释性有限
- 需要长期的系统工程与认知支撑
在大量团队中，这种回退不仅仅是技术选择的问题，还往往叠加了一个不那么容易被察觉的因素——互联网产品经理通常不具备完整的 AI 通识认知体系。
从专家系统 → 机器学习 → 深度学习 → 大语言模型，这一演进过程并非单纯的技术升级，而是对“智能如何产生”的理解范式发生了转变。
如果缺失这一认知背景，产品经理对 AI 的理解就很容易停留在一种更古典的范式之中：
认为“智能”应当是规则可枚举、路径可还原、行为可穷举的。
在这样的认知框架下，大模型所体现出的概率推理、不确定性与涌现行为，反而更容易被视为“不可靠”“不可控”“不专业”。
于是，一个看似更稳妥、也更容易被理解和接受的选择就出现了——
大模型被“驯化”为了一个看起来很聪明的 规则驱动型对话机器人。
Chatbot 的终点，不是“像人”，而是“超级智能”
一个真正成熟的 Chatbot 系统，最终往往会呈现出一种反直觉的形态：
- 规则越来越少
- 数据质量与评估体系越来越重要
- 模型升级可以直接映射到业务指标的变化
当模型能力持续增强时，业务 KPI 的改善会自然发生，而不再依赖人工不断补充规则或频繁调整流程。
从本质上看，业务 KPI 的提升来自模型能力与系统工程层面的 scaling—— 包括更强的后训练、更高质量的数据工程，以及更大规模的算力投入，而不是人力对规则与流程的线性叠加与修补。
因此，Chatbot 的价值并不在于“模拟人类的思考与对话流程”，
而在于成为一个由模型、数据与算力共同支撑的超级智能系统，持续为业务创造增益。