大型语言模型（LLM）能力持续跃进，进入应用阶段的“AI Agent”（AI代理）正在崛起、重塑我们使用软件工作的方式。

所谓AI Agent，是指自主性（autonomous）的人工智能代理，据目标自动传感环境、规划步骤并执行任务，减少甚至免除人工介入。从用户角度看，AI Agent出现，代表应用从传统GUI操作转向对话式互动，用户只需以自然语言告诉AI想做什么，代理就能跨系统代为完成；从企业角度看，这些自主代理开始接管繁琐重复的工作流任务，让组织运行方式面临转型。

从工具链到自主协同作业

早期的自动化系统多半是预先编写规则的RPA（机器人流程自动化），只能执行固定流程。然而LLM的兴起赋予AI灵活决策和推理能力，使Agent得以开展更高自主性作业模式。AI Agent发展可分为几个层级：初级代理仍是严格按照既定流程执行（类似传统RPA），更高端的则允许通过LLM动态选择流程分支（例如回应客户邮件时可由模型决定处理顺序），下一阶段代理已能针对给定目标自主规划多步骤行动，使用专属工具完成任务，只需极少人工监督（如在多系统间解决客服问题）；而最终目标就是通用人工智能（AGI），能够几乎全自主，能跨领域运行并自我设置目标的。

AI Agent技术生态正在快速成熟。开发者社交媒体涌现出许多针对AI Agent的框架与工具：例如LangChain成为流行的LLM应用开发框架，可轻松串联内存、工具插件等；微软研发的AutoGen专注多代理协作与工作流编排，强调可扩展性、模块化；还有提供对话式界面开发AI Agent的低端写程序平台，如Microsoft Copilot Studio，允许企业以自然语言定义Agent的动作流程，并集成到Microsoft 365等常用应用中。

种种框架降低了Agent的开发门槛，加速了应用创新，不仅创业公司团队积极投入，大型软件公司也在布局代理：Shopify推出商务助理“Sidekick”，可串联商家数据自动分析营收、生成营销方案；Salesforce的Einstein Agent让企业客户服务实现大规模个性化。随着这些技术齐头并进，AI Agent已从2023年初的概念实验，走向这几年的企业实际应用部署。

实际案例：AI代理走入企业

制药巨头强生引入AI代理，负责在新药研发时自动优化化学合成流程。例如当研究人员锁定候选药物分子后，需要调整各种变量（温度、溶剂等）进行结晶合成。以往科学家需反复手动试验，如今AI Agent可自主决定制药时的各类反应时机、大幅减少了人工反复试错的工作，让研发人员能更快找到最优条件。

金融资讯服务领域，穆迪（Moody's）开发35个AI代理科成的分析团队。这些代理各司其职，有的负责查阅公司财报、监管文件，有的执行产业比较研究，还有代理扮演监督者协调其他代理。由于被赋予不同的指令和个性，这些代理在分析相同数据时甚至会有不同结论，模拟人类分析师观点分歧场景。让AI代理互相“讨论”，穆迪希望更全面衡量投资风险。

电商平台eBay创建自有“代理框架”，结合多个大型语言模型，用于自动撰写程序代码和优化营销活动。在框架下，一系列AI代理共同协作：有的负责将人类工程师的描述转译成程序代码，有的提供程序代码片段建议，还有代理用于多语言翻译等。目前eBay也计划推出面向用户的Agent：帮买家智能搜索商品、替卖家自动上架刊登。随着代理日益进步，eBay预期它们将能“像人类开发者一样逐行写程序”，更自主地承担开发任务。这意味eBay员工将从繁琐的程序细节中解放，投入更高层次的创新工作（当然还有审查AI写的程序代码）。

德国电信（Deutsche Telekom）是拥有8万员工的电信巨头，最近内网上线AI Agent供员工询问任何公司政策、福利问题，客服人员也能用它查询产品资讯，相当受欢迎，每周约万名员工询问它找答案。更进一步，德国电信测试让Agent直接代办部分员工行政事项，例如提交休假申请等。这等于每位基层员工都有数字助理，协助处理日常琐务。过去只有高端主管才有秘书辅助，如今AI让一般员工也享有专属助理的便利。Pure Storage某主管就说：“为什么只有高层有助理帮写信做演示文稿？现在每个员工都能有这服务。”

西班牙建材商Cosentino引入一组AI代理为数字客服人员，填补客服团队的人力缺口。这些代理具备处理基础客户订单问题的技能，经训练后已完全取代原本三至四名专门清理订单数据的人力。取代员工则转专注更高端客服。Cosentino称这些AI Agent为“数字工作者”，需像新员工受训，只不过不会请假、不知疲倦。

预测到2028年企业至少15%日常业务决策将由自主AI代理决定（2024年为0）。也就是说，几年内我们很可能看到更多类似上述的代理渗透各行各业，从例行分析、报表撰写道系统维护、流程审核，都逐步实现AI化。据麦肯锡估计，生成式AI每年可为全球GDP带来2.6兆至4.4兆美元的增长。但Gartner也同时警告：AI代理大量部署也可能带来风险，有一定比例企业安全漏洞将与AI代理不当使用有关。

因此企业拥抱AI Agent使效率提升同时，也必须正视配套的监管和安全措施，避免滥用造成缺失。

（首图来源：shutterstock）