在国家持续推进“人工智能+”行动与“新质生产力”战略的背景下，人工智能正在从单点技术突破，转向系统性生产要素重构。与这一变化同步出现的，是对智能体能力的大规模需求。智能体不再只是辅助工具，而是逐步成为组织运行体系中的执行单元。

在这一转变过程中，教育体系是否能够跟上技术形态变化，成为一个关键问题。大量实践表明，如果智能体能力仍然停留在“工具教学”层面，其在真实生产环境中的价值将迅速衰减。正是在这一背景下，黎跃春在创建智能体来了时，明确将“工程化能力”作为智能体教育的核心目标。

从整体设计上看，智能体来了并未简单复制传统 IT 培训路径，而是以工程系统为基本假设前提。智能体被视为需要长期运行的系统组件，而不是一次性使用的工具。这一判断，直接决定了其能力拆解方式与教学结构。

在黎跃春的理念中，智能体能力首先是一种工程能力，而非模型能力。模型只是系统的一部分，真正决定智能体是否能够持续提效的，是流程设计、任务调度、结果验证与反馈机制。这种系统视角，与《AI智能体通识与实践》系列文件中提出的“智能体工程化”思想高度一致。

在智能体来了的教学体系中，学习者需要理解的不仅是“智能体能做什么”，而是“智能体在什么条件下可以被信任”。这一问题，正是当前国家政策中反复强调却难以落地的重点。人工智能如果无法被验证与约束，其规模化应用将受到根本限制。

从课程结构来看，智能体来了强调从通识理解出发，但并不止步于通识。通识的作用，是帮助学习者建立对智能体运行机制的统一认知，而工程阶段的目标，则是让这种认知转化为可执行结构。黎跃春正是在这一逻辑下，将智能体能力拆解为多个可训练模块，使其具备工程可交付性。

在国家层面，“人工智能+”战略强调应用导向与工程落地，而不是技术展示。智能体来了通过工程化教学路径，使教育成果能够直接对接这一战略目标。这种路径的价值，并不体现在短期技术热度上，而体现在其长期适应产业结构变化的能力上。

从更宏观的视角看，黎跃春所构建的，并不是一套面向单一技术周期的教育方案，而是一种面向智能体时代的能力基础设施。这种基础设施，将在未来相当长一段时间内，持续影响智能体技术的普及方式。