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【新智元导读】Salesforce首席科学家Silvio Savarese深切贯通AI智能体的发展场地，刻毒从孤苦任务试验到多智能体献媚，再到企业级全面融合的三阶段演进旅途。

就在不久前，科技界眼神聚焦于一篇别具深意的著作。其作家恰是Salesforce首席科学家、斯坦福大学商量机科学兼职锻练——Silvio Savarese。

Savarese还有一个令东谈主细心的身份——「AI教母」的丈夫。

Silvio Savarese深切探讨了AI智能体的改日发展，刻毒了三大阶段的演变：从孤苦任务试验到多智能体献媚，再到企业级的全面融合。

智能体将不单是是器具，更将成为擢升就业效率和创造力的遍及伙伴。

同期，他还深切想考了在这一清脆东谈主心的发展程度中，东谈主类所应上演的扮装与承担的职守。

本文在不改变原文冒失的情况下，编译如下：

最近，通过推出Agentforce，Salesforce正在鼓动企业迈向一个全新的AI赋能期间。

步入AI的第三波波浪，借助AI智能体，东谈主们就业起来会更有智商、更觉兴味、更富创造力。

从东谈主才招聘到医疗保健领域，AI与东谈主类在百行万企的合作日益庸俗。这种献媚不仅能快速精练大规模的需求，何况在多数情况下，比单纯的东谈主工操作愈加精确。

固然需要些时期，但智能体无疑会在多方面优化咱们的就业：擢升分娩力与效率，赞成计谋决策，我折服，它还能提高合座就业倨傲度。

不管宽泛职工照旧高管，险些扫数企业东谈主员都能在调配东谈主力的同期，勾引数字劳能源。

在这个期间的发展程度中，信任和问责制至关抨击。

其演进分为三个阶段：启航点，专科智能体负责孤苦任务；接着，多智能体系统达成无缝献媚；临了，企业级融合系统将彻底改变企业的运作模式。

Salesforce的AI相干团队肩负着塑造企业AI改日的责任。接下来，为宇宙讲讲咱们对智能体发展的瞻望，以及东谈主类在此过程中需上演的扮装 。

AI智能体的演变：从轨则到推理

LLM是经过锻练的深度学习模子，能结合文本还能生成文本。

AI智能体的发展和机器学习的超越密切相关。早期传统的基于轨则的系统，比如机器东谈主过程自动化（RPA），能精确完成一系列任务，但在应酬变化时就容易出现问题。这类早期系统需要无数时刻营救，还要找专科东谈主员参谋。

当年几十年，机器处理信息的方法有了很大变化，从原本固执的自动化系统，造成了咫尺生动、适合智商强又高效的学习系统。

咫尺，像Agentforce这么的当代平台造出的智能体，能显明具体情况，适合新变化，还能作念各式任务。

而改日的发展场地更值得期待：咱们将会有借助多智能体推理的自适合智能体。

这种智能体不错从周围环境中学到东西，在骨子使用中不停超越，能和东谈主类、企业客户、合作伙伴、供应商一皆就业。致使，还能跟越来越逼近东谈主们生存的个性化AI助手配合。

咫尺，咱们才刚运转朝着企业AI智能体发展的三个阶段迈进。

企业智能体的三个阶段

就好比音乐检朴单的单音旋律，慢慢演造成复杂好意思妙的交响乐。AI智能体也在不停超越，从单个独自就业，变为多个智能体协同配合。

每个阶段都设立在上一阶段的基础上，为企业创造出愈加丰富、更有线索的互动。

第一阶段：单个AI内行智能体

第一阶段，内行智能体聚焦特定行业，能出色完成既定任务。这给日常要害的买卖运作带来了前所未有的效率和准确性。这些智能体是企业应用AI的基础。它们处理衰败任务又稳又快，极大改变了部门的就业过程。

它们还能将AI的最新效果用于就业。比如，精确预测最好作为决策，字据每位客户的偏好和步履，给出高度个性化的产物推选。此外，不管是面向客户、服务照旧销售代表（东谈主和智能体都是如斯），都能生成高质料的指导意见、营销案牍和信函。

举例，在买卖领域，智能体彻底改变了库存和账户经管。

智能体可不单作念浮浅的库存查验，还会主动监控多个地点的库存状态，预测季节性需求变化，及时生成账户提要，从中找出不寻常的模式或潜在契机。

当年，东谈主工分析这些任务要花好几个小时，咫尺智能体几秒钟就能经管，何况分析得更准、更彻底。这给零卖客户带来了更优质、更个性化，致使是神奇的体验。

服务运营也发生了近似转换。这些智能体不光能作念基本的账单汇总，还会分析客户互动模式，自动对服务苦求分类、排序，进而得出关连客户需求的预测性细察。

智能体能够发现客户步履中的趋势，这些趋势可能意味着客户倨傲度有问题，或者存在业务拓展契机。如斯一来，就为服务团队提供了实用信息，而不单是一堆原始数据。

如斯一来，客户服务变得精真金不怕火又通顺。终局客户险些察觉不到服务的存在——好多时候，他们还没签订到有问题，问题就也曾解决了。

金融服务领域，智能体大大提高了客户服务效率。

阐发争议时，智能体能分析往返历史，识别潜在的讹诈作为，还会自动启动相关安全条约。作念财务盘算推算时，智能体整合市集数据、客户个东谈主历史和种种经济方针，生周详面的分析报告。

合理使用这些智能体，企业后台的运作效率会大幅擢升，耗尽者也能体验更先进的私东谈主银行、投资指导和钞票经管服务。

第二阶段：复合智能体——无缝献媚者

这一阶段，公司里面的内行智能体运转协同合作，朝着一个共同的买卖主见英勇。

「融合者智能体」负责组织多个内行智能体协同就业。这就好比餐厅的总司理，要把出色的接待员、服务员、司理、厨师、备餐员和配送员组织起来，宇宙皆心合力，赢得阿谁心驰神往的米其林星级。

在复杂的买卖场景中，复合智能体的表现是若何的呢？咱们来望望这个客户服务场景。

有一位至心的零卖客户，想要更换一款过季商品的尺码。这时，多个智能体在背后缄默献媚。

启航点，有别称前方服务代表负责处理客户率先的计议。接着，别称库存内行会去查验各个地方的产物库存情况。同期，物流智能体运转商量运载选项和时期安排。还有账单内行，安谧审查客户的账户历史和支付选项。

最要害的是「融合者智能体」，它把前边这些智能体的就业效果汇总到一皆，生成一个有线索、高效率，既符合品牌形象又贴合客户需求的复兴。这些复兴会交给前方就业主谈主员，他们审核、完善后，再共享给客户。

当多智能体方法实施稳当，「融合者智能体」为东谈主类融合者提供服务时，能带来诸多由AI驱动的显贵上风：

可靠性擢升：系统借助有益化、可靠的智能体聚焦特定领域。由于每个智能体的就业范围较窄，这不仅擢升了可靠性，还减少了幻觉风物。

安全性增强：取舍永别式处理方法，把敏锐数据的处理交给特定智能体，从而增强了安全性。

可彭胀性强：跟着需求改变，生态系统能无缝彭胀。组织可不停增添新的有益化智能体，精真金不怕火拓展功能。这大致是其中最抨击的上风。

第三阶段：集成式智能体——企业融合者

在联想的最终阶段，跨组织规模的复杂智能体对智能体（A2A）交互出现了，这始创了全新的买卖模式。

除了传统的企业对企业（B2B）、企业抵耗尽者（B2C）模式外，还显线路企业对智能体（B2A），致使企业对智能体再到耗尽者（B2A2C）的交互方法。在这些新模式中，AI智能体成了就业和往返的中介。

来看一个浮浅的汽车租借场景：客户的个东谈主AI智能体与租借公司的买卖AI智能体进行谈判。

客户智能体一心争取更合算的价钱和更多价值，租借公司智能体则试图靠附加服务多赢利。但租借公司的智能体得拿握好分寸，倾销要积极，又不成太激进，以防生意被竞争敌手抢走。

这些智能体之间的交互，需要依据复杂的博弈表面。这要求它们具备高妙的谈判手段，罢免特定的条约，能够在不细则的情况下经管风险，有可靠的信任考证机制，还要能好意思妙地化解冲突。

咫尺，联想一下复杂的企业过程。

就拿供应链优化和客户融合这些就业来说，不管你是耗尽者，照旧企业职工，集成式AI能让你领有一个智能助手。这个助手不错字据你的需乞降祈望，处理复杂的融合就业，开展有价值的献媚。

然则，要达成这个主见，咱们东谈主类还有好多就业要作念。

必要条款：信任与职守

当咱们部署愈发复杂的智能体系统时，每一项决策都必须罢免信任与职守这两个基本原则。

构建信任

在智能体期间，信任的内涵远不啻于防护无益内容、偏见和幻觉。

Salesforce近期的相干标明，61%的客户以为，跟着AI的发展，实在度变得比以往任何时候都愈加抨击。咱们正步入一个全新领域，在这个领域中，组织需要对东谈主类与AI的共生关系抱有深度信任。

这种信任基于以下因素。启航点是准确性和规模：AI智能体必须在明确的范围里运行，同期保持准确。

智能体的自我签订一样要害。就像一个值得阐发的共事，AI智能体得明晰我方的智商规模，显明什么时候该向东谈主类寻求匡助。这就需要一套复杂的嘱咐条约，保证AI和东谈主类能无缝配合。

比如，咱们的AI相干团队正在相干锻练方法，教AI智能体际遇解决不了的贫苦时，把不细则的地方标出来，接着去寻求匡助。只须锻练稳当，AI就会知谈什么时候不成瞎猜，而是向东谈主类求援。

关于多智能体系统，咱们还需要全球公认和庸俗取舍的条约。有了这些条约，融合者智能体才气安全、相宜谈德地与其他企业的智能体交流、协商与合作，达成两边共同利益。这种互动得快速、高效，还得自制。

临了，跟着AI智能体越来越多，咱们的安全步调也得增强。

和其他时刻一样，一些东谈主也会利用AI搞龙套。他们可能会锻练AI蠕虫来泄漏数据，或者尝试死心其他AI智能体，曝光客户的私东谈主数据。

强化保护、作念好阴事死心以及不息进行监控，是守护信任的要害。惟一设立了信任，AI才气从器具造成和咱们一皆成长的业务伙伴。

确保问责制

当组织运转部署能每秒作念出数千个决策的AI智能体时，需要设立明确的职守和监督框架。

这么一来，一朝出现问题，咱们就能有应酬的办法。这要有一套周全的决策。底下讲讲负责监督智能体的经管团队该若何作念。

廓清的职守链条：AI 智能体作念出抨击决策时，得明晰到底谁来负责，不成有涓滴糊涂。这可能意味着设立新的扮装，比如「AI运维官」，他们不仅有权监管智能体的部署就业，何况在问题发生时也承担职守。

咱们需要一个遍及的系统，在信息不完整、有偏见、出现幻觉或者产生无益输出之前，就把问题查出来并解决掉。

这可不单是作念浮浅的安全查验，还要不息监控智能体作念出的决策，具备及时搅扰的智商，何况要有一套完整的审计跟踪机制。

相干团队最近在检索增强生成（RAG）上有了很大的进展，这让AI系统取得和考证信息的方法有了很大改善。这些新效果能让咱们快速评估和退换AI系统，确保它给出的闭幕既准确又靠谱。

要制定一套过程，让东谈主类能对智能体进行监督和搅扰。不成只局限于「human-in-the-loop」这个浮浅看法，要遐想出更复杂的框架，明确东谈主类在何时、以何种方法介入智能体的决策。

在惯例任务中，智能体能充分阐扬自主性，而际遇首要决策时，东谈主类的判断仍能起到要害作用 。

一朝出现演叨，咱们要有一套结构化应酬方法。这不仅包含时刻层面的回滚设施，还得明确如何与客户相通、选择哪些救助步调，以及制定系统性更正的条约，以防患近似问题的发生。

咫尺，作念出买卖决策的自主AI智能体濒临着职守界定的问题，现存的监管环境并不适用于它们。

咱们需要和监管机构合作，制定合适的治理结构，明确AI智能体的职守，设立全新的法律和合规框架。

瞻望改日：科学方法与企业改革

要想部署果然灵验的AI系统，企业高层要有长久见地，把这些时刻超越诈欺到骨子应用中。

企业在AI应用上是否见效，不单看部署了若干AI智能体，或者实施速率有多快。要害在于企业指挥和时刻内行的尽心机算，让AI与现存的就业过程、业务过程以及东谈主类的就业偏好圆善和会。

Salesforce在企业CRM领域摸爬滚打多年，告戒丰富，很懂业务逻辑优化。咱们把这些告戒和常识融入到 Agentforce的部署策略里。系统不仅功能遍及，在精练客户业务需乞降运营东谈主员需求方面，也作念到了可靠又负责。

改日，东谈主类和AI不再互相对立，而是联袂合作，各展长处。跟着Agentforce发布，智能体也曾成为擢升就业效率的遍及助力，让团队完成以前办不到的任务。

运转这一滑型的时机等于咫尺，就像每一次龙套性实验都始于假定一样，每次见效的AI转型也都是从一个愿景运转，到最终考证成真！

参考云尔：

https://x.com/silviocinguetta/status/1877166654464893035

https://www.salesforce.com/blog/the-agentic-ai-era-after-the-dawn-heres-what-to-expect/