摘要：在人工智能飞速发展的当下，AI智能体的走向备受瞩目。新智元对Salesforce首席科学家Silvio Savarese进行了深入报道，Savarese提出了AI智能体从独立任务执行到多智能体协作，再到企业级全面协调的三阶段演进路径，并深入探讨了人类在这一进程

在人工智能飞速发展的当下，AI智能体的走向备受瞩目。新智元对Salesforce首席科学家Silvio Savarese进行了深入报道，Savarese提出了AI智能体从独立任务执行到多智能体协作，再到企业级全面协调的三阶段演进路径，并深入探讨了人类在这一进程中的角色与责任。

AI智能体的三阶段演进

第一阶段：单个AI专家智能体

这一阶段的AI智能体聚焦于特定行业，能够极为出色地完成既定任务，为日常关键的商业运作大幅提升效率与准确性 。在实际应用中，其表现十分亮眼。以电商行业为例，在库存和账户管理方面，智能体能够主动监控库存状况，精准预测季节性需求变化。像每年“双11”购物节来临前，通过分析过往数据和市场趋势，提前预判商品销量，提醒商家及时补货，避免缺货情况发生。同时，它还能实时生成账户摘要，快速发现财务流水里不寻常的模式或潜在机会，如突然出现的大额资金变动，及时为企业提供风险预警。

在服务运营场景中，智能体通过分析客户互动模式，自动对服务请求分类、排序，并得出具有前瞻性的客户需求预测洞察。例如某在线旅游平台，智能体可以根据用户咨询的旅游目的地、出行时间、预算等信息，快速将服务请求分类，为用户提供精准的旅游产品推荐和行程规划建议。

于金融服务领域，智能体可确认交易争议，精准识别潜在欺诈活动，自动启动安全协议，同时整合市场数据、客户个人历史和经济指标，生成全面详尽的分析报告。比如在信用卡交易中，智能体一旦检测到异常的异地大额消费，且与持卡人过往消费习惯不符，就会立即启动安全验证流程，防止盗刷风险。

第二阶段：复合智能体——无缝协作者

当发展到第二阶段，公司内部的专家智能体开始协同合作，共同朝着一个共同的商业目标奋进。其中，“协调者智能体”承担起组织多个专家智能体协同工作的重任。以大型连锁零售企业的客户服务场景为例，当一位顾客反馈购买的商品存在质量问题并要求退换货时，前线服务代表智能体首先接收客户诉求，将问题转达给“协调者智能体”。“协调者智能体”迅速调度库存专家智能体确认库存中是否有可换货的商品，物流智能体规划换货的物流配送路线，账单专家智能体处理退款或重新计费等财务事宜。在“协调者智能体”的有序组织下，多个智能体共同为客户提供高效且符合品牌形象的解决方案。

这种协作模式优势显著，一方面提升了可靠性，系统借助专门化、可靠的智能体聚焦特定领域，有效减少幻觉现象；另一方面增强了安全性，采用分布式处理方式，将敏感数据的处理交由特定智能体负责。此外，其可扩展性强，随着需求的改变，生态系统能无缝扩展，组织可不断增添新的专门化智能体。例如，当企业拓展新业务，涉及跨境电商时，可增添专门处理海关清关、国际物流的智能体。

第三阶段：集成式智能体——企业协调者

到了第三阶段，跨组织边界的复杂智能体对智能体（A2A）交互出现，开创出全新的商业模式，如企业对智能体（B2A）、企业对智能体再到消费者（B2A2C）的交互形式。比如在汽车租赁场景中，客户的个人AI智能体能够与租赁公司的商业AI智能体进行谈判，争取更划算的价格和更多价值。假设一位商务人士需要长期租车用于业务出行，其个人AI智能体可以收集市场上多家租赁公司的价格、车型、服务条款等信息，与租赁公司的商业AI智能体谈判，争取到长期租赁折扣、免费的车辆保养服务等优惠。

然而，这一阶段也面临诸多挑战，需要复杂的博弈理论与高超的谈判技巧，遵循特定的协议，合理管理风险，建立信任验证机制，巧妙地化解冲突。例如在共享出行领域，多家企业的智能体共同竞争有限的客户资源时，就需要通过复杂的博弈策略来平衡各方利益。

信任与责任

构建信任

AI智能体若要赢得信任，需多管齐下。首先，必须在明确的范围内运行，同时保证高度准确。例如医疗诊断AI智能体，只能在其经过大量数据训练的特定病症诊断范围内给出诊断结果，不能对超出范围的疑难杂症随意下结论。其次，AI智能体要有清晰的自我意识，清楚自身能力边界，明白何时向人类寻求帮助，这就需要一套复杂的交接协议。比如在自动驾驶场景中，当遇到极端天气或路况超出自动驾驶系统的处理能力时，智能体要及时提醒驾驶员接管车辆。

再者，协调者智能体在与其他企业的智能体交流、协商与合作时，需遵循全球公认的协议，确保安全且合乎道德。例如在跨境电商数据共享中，双方智能体要遵循国际数据保护协议，防止数据泄露。此外，还需强化保护、隐私控制和持续监控等安全措施，防止数据泄露和AI蠕虫等安全威胁。比如金融机构的智能体系统，要通过加密技术、防火墙等手段，实时监控系统运行，防止黑客攻击导致客户信息泄露。

确保问责制

为确保问责制，需建立清晰的责任链条，明确AI智能体做出重要决策时的责任归属，构建明确的责任和监督框架。例如在投资决策AI智能体中，若因错误的数据分析导致投资失利，要明确是数据收集环节、算法模型还是决策执行环节的责任。同时，要有强大的监控系统，在信息不完整、有偏见、出现幻觉或产生有害输出之前，及时查出并解决问题，且具备实时干预能力和完整的审计追踪机制。比如社交媒体内容审核AI智能体，若出现误判正常内容为违规，监控系统要能及时回溯审核过程，找出问题所在。

另外，需设计复杂的框架，明确人类在何时、以何种方式介入智能体的决策。例如在工业生产中，当智能体控制的生产线出现异常情况时，人类工程师可通过预设的紧急干预机制介入。还应制定结构化的错误应对方法，包括技术层面的回滚程序、客户沟通、补救措施和系统性改进协议。比如在线教育平台的智能辅导系统出现错误解答时，要及时回滚错误答案，向学生解释原因并提供正确解答，同时改进算法避免再次出错。最后，要与监管机构合作，制定合适的治理结构，明确AI智能体的责任，建立全新的法律和合规框架。

未来展望

科学方法与企业创新

企业高层需具备长远眼光，将技术进步切实运用到实际应用中。成功的关键在于企业领导和技术专家的精心规划，让AI与现有的工作流程、业务过程以及人类的工作偏好实现完美融合。Salesforce通过Agentforce的部署策略，将经验和知识融入到系统中，确保系统不仅功能强大，还能充分满足客户业务需求和运营人员需求。例如在客户关系管理中，Agentforce能根据过往客户沟通记录，为销售人员提供个性化的沟通话术建议，提升销售成功率。

人类与AI的合作

未来，人类和AI不再相互对立，而是携手合作，各展所长。Agentforce的发布标志着智能体已成为提升工作效能的强大助力，让团队能够完成以前难以企及的任务。比如在市场调研分析中，AI智能体可以快速处理海量数据，人类分析师则凭借经验和洞察力，对数据进行深度解读，两者结合得出更有价值的市场趋势报告。当下正是转型的绝佳时机，每次成功的AI转型都始于一个愿景，最终得以验证成真。

来源：慧约科技