黄仁勋说AI Agent才是未来！但终究有些啥影响？

liukang20243天前166吃瓜786

（本文作者王煜全，海银本钱开创合伙人）

最近，有个词被各个科技大佬重复提及——AI Agent，智能体。

黄仁勋在CES展的发布会上就指出依据AI Agent的Agentic AI将是未来的重要趋势。为此，英伟达推出了NIMs和NeMo两大技能渠道，以协助企业快速布置和办理AI Agent。

在后续的采访中，黄仁勋进一步论述，英伟达的中心使命是为ServiceNow、SAP、Oracle等职业巨子供给开发AI Agent的东西包、库和AI模型，为整个AI生态奠定根底。

Meta的首席AI专家杨立昆（Yann Lecun）也在近期的采访中谈到了AI Agent。他指出，这是一个充溢应战的范畴，短期内需求让AI体系能够履行一系列举动，长时间来看则需求下一代AI体系的支撑。

不过，或许看到这儿许多朋友还一头雾水，终究什么是AI Agent？

Google在最新发布的白皮书则给出了AI Agent的界说：一种能够调查国际、运用东西并采纳举动以完结特定方针的大模型运用，不只具有自主性，更能自动推理出下一步的举动战略，然后完结终究方针。

简略说，AI Agent便是一个能自主干活的智能体系。

因而，有人以为AI Agent对打工人的影响不小，像微柔和亚马逊近期就宣告了裁人方案，有点像要大换血的节奏。好像一场人与机器的赛跑行将开端，未来假如谁的绩效水平还不如AI Agent，就有或许被筛选。

可是，咱们对AI Agent的影响有着更久远的了解。AI Agent的鼓起并不是简略地代替人类作业，将打工人筛选出局，而是会深入改动作业流程和公司事务形式。每个人都要从头考虑作业使命的实质，对作业岗位进行从头整理，能习气这个进程的公司和个人才会成为未来的赢家。

举个简略的比如，以往在手机上的订餐，都是由咱们自己完结，并没有意识到其间的决议计划进程。但假如把这个使命交给AI，就需求几个AI Agents来分工协作：一个AI Agent担任剖析咱们的用餐习气，开掘个人喜爱；一个依据咱们的消费水平挑选适宜价位的产品；一个与各类APP互动，找到相应的餐厅和菜品；一个AI Agent担任进行横向比照，给出最佳主张；或许还要一个AI Agent和你进行交流介绍并完结下单。甚至在这个进程中，或许还需求参加一些AI Agents来评判健康、瘦身等各方面的要素。

也便是说，因为人的专长难以分门别类地评判，并且人与人的交流本钱太高，所以以往在一个安排中，办理者往往倾向于把几项作业使命融在一同交给一个人去完结，在公司招聘或许设定岗位时，许多环节也都是含糊的。

但AI Agent的呈现让咱们对作业使命有了更深的了解。AI Agents之间的交互十分高效，且每个AI Agent的专长不同，咱们能够并且也需求把作业拆解成不同的过程，交给不同AI Agents共同完结，以取得最佳作用。

那么此刻，公司内部的HR（人力资源部分）就变得更重要了，HR的担任人也将成为公司最要害的办理者之一。他们要和公司的IT部分一同，从头点评公司里每个岗位所需完结的作业，并考虑这些作业怎么串联起来构成高效的流程。

值得注意的是，虽然AI Agent的才干日益强壮，但并非一切作业都会被其代替。就像即便机器臂现已如此兴旺了，但特斯拉的超级工厂依然需求人类工人和机器协作，才干完结电动汽车的出产。未来，企业也需求确认哪些使命合适交给AI Agent来自动化完结，哪些使命则应该由人类职工来完结。这种人与机器的协同作业，将成为企业运营的新常态。

当然，这也对人类职工的才干提出了新的要求，咱们要具有更强的杂乱决议计划才干、同理心和创造力，并进行愈加战略性的考虑，才干在人机协作的环境中发挥更大的价值。

可想而知，那些回绝改动、不肯运用AI Agent的公司，将很快会被许多运用AI Agent的公司筛选。

可是，用好AI Agent并不简略，盲目运用或许会让企业内部流程变得愈加紊乱。就像从前许多公司以为IT化便是把信息都存在电脑上，成果需求交流时仍是会把资料打印出来，不只投入更多，并且反而变得低效了。

所以，此刻公司应该依据AI进职事务流程的重构，不应该简略地将原有流程中的部分作业交给AI来完结。

咱们以为未来的事务流程应该是反过来的，不是以职工为重心，让AI来提高职工的功率，而是以AI的才干为重心，人和AI Agent要构成顺利的交代和作业界面。每个职工都应该像包工头或许说办理者相同，担任评价和监督AI Agent的作业，查缺补漏，并在AI卡住的时分介入解决问题。一起，也只有当人不断给AI反应时，才干让AI也变得更强，完结人和机器的协同进化。

上一年股价暴升的Palantir便是一个很好的比如。他们对本身流程进行了再造，经过集成AI Agent到数据剖析渠道中，完结了快速数据处理和洞悉生成。这让Palantir显著地缩短了项目周期，提高了决议计划功率，曾经需求五到六周完结的使命，现在仅需一周即可完结。

不过，我想着重的是，从更久远的视点看，未来一切公司都会变成人机混合的公司，那么真实有出路的，一定是其间那些有进化才干的公司。也便是说，想成为终究的赢家，你的事务流程需求具有闭环反应和依据反应的改善机制，经过不断的迭代和优化，将事务做得越来越好，然后在竞赛中锋芒毕露。

（本文仅代表作者个人观点）

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