摘要：最近在波士顿举行的Splunk用户大会上，科技领域的资深观察人士思科首席产品官Jeetu Patel抛出个耐人寻味的看法：我们或许正在目睹人工智能所引发的人类历史上颇为剧烈的变革之一。他称AI正从能智能作答的聊天机器人，朝着几乎能全然自主开展任务与工作的AI
AI生成
最近在波士顿举行的Splunk用户大会上，科技领域的资深观察人士思科首席产品官Jeetu Patel抛出个耐人寻味的看法：我们或许正在目睹人工智能所引发的人类历史上颇为剧烈的变革之一。他称AI正从能智能作答的聊天机器人，朝着几乎能全然自主开展任务与工作的AI Agents转变，咱们正一步步迈入AI的第二阶段。而这一论断背后，暗含着更为深层的技术革命讯号。
多数人尚陶醉于和ChatGPT对话的新奇感时，极少有人察觉一场更深刻的变革正悄然在酝酿。AI的首阶段让我们得见机器理解与生成文本的本事，可第二阶段要做的事儿全然不同：让AI变成真正能替代人类去做复杂工作的AI Agents。
此转变的关键在于，AI不再单纯是被动应答的工具，而是能主动达成任务的帮手。设想这般场景：你跟AI助手说“帮我准备下周的董事会报告”，它不但能收集相关数据，还会剖析市场趋势，生成相应图表，竟然还能预测或许会出现的问题，而且提前拟定应对办法。整个流程无需人工参与，AI可自行完成，从信息搜集到最终交付的所有工作环节。而且AI能独立地处理从信息收集到最终交付的整套工作流程，不用人工插手。
然而要达成这般AI Agents，面临的挑战比预想的更为繁杂。首先是基础设施的限制。当下的AI系统已然在电力消耗与算力需求上给现有基础设施造成了极大压力，而且AI Agents的运行需求将会是数量级的增长。每一个代理都得实时处理海量数据，开展复杂决策，这对网络带宽、存储容量以及计算能力都提出了史无前例的要求。
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更要紧的是，信任这事儿。大伙能容忍聊天机器人时不时说点错话，可一旦AI来代人类做决策，任何差错都可能惹出大麻烦。尤其是在金融交易、医疗诊断、法律咨询这类高风险领域，AI Agents得达成那近乎完美的可靠程度标准。这可不单单是技术方面的事，还是社会接受度以及监管框架得面对的挑战。
第三个限制因素是数据鸿沟。当下的AI模型，主要依托互联网上的文本数据来开展训练，可企业的真实运营数据，大多源自各类设备与系统生成的机器数据。这些数据里，涵盖着业务流程的真实状况，然而现存的AI系统，却没办法高效地对其进行运用。要让AI Agents切实起到作用，那就得打通人类数据和机器数据之间的障碍。
解决这些限制因素的历程，其实正在重新界定整个科技产业的布局。基础设施供应方开始变为AI生态体系里最为关键的角色之一。不再是哪方的算法更聪慧就能获胜，反倒是谁能提供最稳固、最高效的基础设施支撑，谁便能够在竞争里获取优势地位。
这种转变已经在市场上显露无遗。云计算厂商正马不停蹄地扩展数据中心，芯片制造商在你追我赶地优化处理器性能，网络设备商也在不断升级传输能力。各个环节的提升，目的都在于应对AI Agents大规模部署后所带来的需求。这场基础设施的军备竞赛，其规模或许不亚于当年移动互联网兴起时掀起的基站建设热潮。
从应用层面来讲，AI Agents的发展路径，慢慢变得清晰了。最先实现突破的，极有可能是那些标准化程度相当高、风险相对而言比较低的领域。以客户服务、内容创作和数据分析等场景为例，AI Agents已展现出逐步替代人工的潜力。在医疗诊断、金融投资这类高风险领域里，AI Agents反倒更可能以辅助决策的形式存在，给人类专家提供更为精准的信息支撑。
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值得留意的是，AI Agents的广泛应用，或许会引发就业结构的深刻转变。和以往的技术革命不同，以往主要冲击体力劳动；而AI的第二阶段，会直接对知识工作者发挥作用。数据分析师、文案策划、初级律师、会计师等职业，都很可能面临AI Agents的挑战。与此同时AI系统的设计、训练、维护等新岗位，也在大量地出现。
这种转变的速率，或许比预想的，还要更快些。技术成熟度曲线表明，从概念验证到大规模商业应用的时长正不停缩减。尤其在企业级市场，对效率提升的这般急切需求，正促使AI Agents技术迅速落地。那些能够抢先部署AI Agents的企业，竟然会在竞争中取得显著优势。而且这一态势是很清晰的。
然而在技术进步之际，也给我们引出了新的社会问题。当AI Agents大范围取代人类工作之时，要如何保障社会的稳定与公平？又该怎样确保AI决策的透明度和可解释性？还有怎样防范恶意利用AI Agents搞欺诈或攻击？这些问题，需要技术界、政策制定者以及社会各方一道去思索与解决。
监管框架的构建，愈发显得紧迫。欧盟已然先行一步，推出了AI法案，美国也在加快相关立法的步伐。这些法规，会直接左右AI Agents的发展走向，还有应用范畴。其实在监管与创新之中，找到平衡之点，反倒会是决定AI第二阶段发展快慢的关键所在。
从投资层面来讲，AI第二阶段的机遇，大概更多聚焦在基础设施和企业级应用范畴。那些可以提供端到端解决方案的企业，相对单纯搞算法研发的企业，反倒更有机会赢得长久的成功。毕竟AI Agents的部署，得整合网络、存储、安全、数据分析等好些技术环节，单点的突破很难造就可持续的竞争优势。
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展望未来，AI的第二阶段，大概会持续5到10年左右。在此期间，我们将会看到，AI Agents从简单的事儿起步，慢慢拓展到复杂的决策；从辅助类的工具，渐渐演变成独立的执行者。这般转变，不仅会让商业运作的模样改变，还会重新划定人机协作的模式。
最终AI第二阶段能不能成功，不光取决于技术自身的成熟状况，而且取决于社会对这个变革的接受程度与适应能力。那些能在技术创新和社会责任中间找到平衡的参与者，会在这场变革里获取极丰厚的利益。
真实的技术变革，并非着眼于机器变得怎样智能，而是着重于它们会怎样很自然地融入进人类的工作和生活里。
你觉得AI Agents的广泛应用会最先在哪些行业实现突破？那对于普通从业者而言，又该怎样去筹备以应对这样的变动？
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来源：跑渣明哥