從OpenAI到微軟，從谷歌到Salesforce，不同公司對AI Agent的定義和應(yīng)用方向各不相同，甚至在內(nèi)部也缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。這種混亂不僅導(dǎo)致了客戶期望的不一致，也給整個行業(yè)的健康發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)。本文將探討AI Agent的定義困境及其背后的原因，并分析這種模糊性對企業(yè)和市場的影響。

硅谷對AI Agent寄予厚望。OpenAI首席執(zhí)行官山姆·阿爾特曼（Sam Altman）表示，Agent將在今年“加入勞動力隊伍”。

微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）預(yù)測，Agent將取代某些知識型工作。Salesforce首席執(zhí)行官馬克·貝尼奧夫（Marc Benioff）表示，該公司希望通過其各種“Agent式”服務(wù)，成為“全球數(shù)字勞動力的頭號供應(yīng)商”。

然而，似乎沒有人能確切說清楚AI Agent到底是什么。

在過去的幾年里，科技行業(yè)大膽宣稱，AI“Agent”這一最新的流行語將改變一切。就像OpenAI的ChatGPT等AI聊天機(jī)器人為我們提供了獲取信息的新方式一樣，Agent將從根本上改變我們對待工作的方式，阿爾特曼和納德拉等首席執(zhí)行官這樣表示。

這或許是真的，但這也取決于你如何定義“Agent”，而這件事并不容易。就像其他與AI相關(guān)的術(shù)語（例如“多模態(tài)”、“通用人工智能”和“AI”本身）一樣，“Agent”和“Agent式”這些術(shù)語正在被稀釋到幾乎失去意義的地步。

這可能會讓OpenAI、微軟、Salesforce、亞馬遜、谷歌以及無數(shù)圍繞Agent構(gòu)建產(chǎn)品線的公司陷入尷尬境地。亞馬遜的Agent與谷歌或其他供應(yīng)商的Agent并不相同，這導(dǎo)致了混亂以及客戶的不滿。

谷歌產(chǎn)品高級總監(jiān)、前GitHub Copilot負(fù)責(zé)人瑞安·薩爾瓦（Ryan Salva）表示，他已經(jīng)開始“討厭”“Agent”這個詞。

“我認(rèn)為我們行業(yè)過度使用‘Agent’這個詞，以至于它幾乎毫無意義，”薩爾瓦在接受TechCrunch采訪時表示，“這是我特別反感的一點?！?/p>

“Agent”的定義困境并非新問題。去年，前TechCrunch記者羅恩·米勒（Ron Miller）曾撰文問道：什么是AI Agent？他指出的問題是，幾乎每一家開發(fā)Agent的公司都以不同的方式處理這項技術(shù)。

而這個問題最近愈發(fā)嚴(yán)重。

本周，OpenAI發(fā)布了一篇博客文章，將Agent定義為“能夠獨立為用戶完成任務(wù)的自動化系統(tǒng)”。然而在同一周，該公司發(fā)布的開發(fā)者文檔又將Agent定義為“配備了指令和工具的大語言模型（LLM）”。

隨后，OpenAI的API產(chǎn)品營銷主管勒赫·帕特爾（Leher Pathak）在X平臺上發(fā)帖稱，她認(rèn)為“助手”和“Agent”這兩個術(shù)語是可以互換的——這進(jìn)一步攪渾了水。

與此同時，微軟的博客試圖區(qū)分Agent和AI助手。前者是微軟所說的“AI驅(qū)動世界”的“新應(yīng)用”，可以根據(jù)需要定制特定的專業(yè)能力，而后者只是幫助處理一些通用任務(wù)，比如起草郵件。

AI實驗室Anthropic在一篇博客文章中更直接地回應(yīng)了Agent定義的混亂。Anthropic表示，Agent“可以通過多種方式定義”，包括“能夠在較長時間內(nèi)獨立運行的完全自主系統(tǒng)”和“遵循預(yù)定義工作流程的規(guī)范性實現(xiàn)”。

Salesforce對AI“Agent”的定義可能是最寬泛的。據(jù)這家軟件巨頭稱，Agent是一種“能夠在無人干預(yù)的情況下理解和回應(yīng)客戶咨詢的系統(tǒng)”。該公司的網(wǎng)站列出了六種不同的類別，從“簡單反射Agent”到“基于效用的Agent”。

那么，為什么會出現(xiàn)這種混亂呢？

其實，Agent——就像AI一樣是一個模糊的概念，而且它們還在不斷演變。OpenAI、谷歌和Perplexity剛剛開始推出他們認(rèn)為的首批Agent——OpenAI的“操作員”（Operator）、谷歌的“航海者項目”（Project Mariner）和Perplexity的購物Agent——而它們的能力卻各不相同。

IDC全球研究副總裁里奇·維拉爾斯（Rich Villars）指出，科技公司“長期以來”并沒有嚴(yán)格遵循技術(shù)定義。

維拉爾斯對TechCrunch表示：“他們更關(guān)注在技術(shù)層面上他們試圖實現(xiàn)的目標(biāo)，尤其是在快速發(fā)展的市場中?！?/p>

然而，根據(jù)AI學(xué)習(xí)平臺DeepLearning.ai創(chuàng)始人安德魯·吳（Andrew Ng）的說法，營銷在很大程度上也要為此負(fù)責(zé)。

吳在最近的一次采訪中表示：“AI‘Agent’和‘Agent式’工作流的概念曾經(jīng)有技術(shù)上的定義，但大約一年前，營銷人員和一些大公司開始使用它們?！?/p>

德勤AI負(fù)責(zé)人吉姆·羅萬（Jim Rowan）表示，缺乏對Agent的統(tǒng)一定義既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。一方面，這種模糊性帶來了靈活性，讓公司可以根據(jù)自身需求定制Agent；另一方面，它可能而且可以說已經(jīng)導(dǎo)致了“期望值的不一致”，以及在衡量Agent項目的價值和投資回報率（ROI）時的困難。

“如果沒有一個標(biāo)準(zhǔn)化的定義，至少在企業(yè)內(nèi)部沒有，那么就很難衡量績效并確保結(jié)果的一致性，”羅萬說，“這可能導(dǎo)致對AI Agent應(yīng)交付內(nèi)容的不同解讀，可能會使項目目標(biāo)和結(jié)果復(fù)雜化。最終，盡管這種靈活性可以推動創(chuàng)造性解決方案，但更標(biāo)準(zhǔn)化的理解將幫助企業(yè)更好地導(dǎo)航AI Agent領(lǐng)域，并最大化其投資?！?/p>

然而，如果“AI”一詞的演變歷程可以作為參考的話，那么似乎不太可能在不久的將來甚至永遠(yuǎn)看到整個行業(yè)圍繞“Agent”的一個定義達(dá)成共識。（TechCrunch）