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【新智元导读】Salesforce首席科学家Silvio Savarese深远阐明AI智能体的发展标的，淡漠从独处任求实施到多智能体相助，再到企业级全面谐和的三阶段演进旅途。

就在不久前，科技界观点聚焦于一篇别具深意的著作。其作家恰是Salesforce首席科学家、斯坦福大学预见机科学兼职解释——Silvio Savarese。

Savarese还有一个令东说念主详确的身份——「AI教母」的丈夫。

Silvio Savarese深远探讨了AI智能体的将来发展，淡漠了三大阶段的演变：从独处任求实施到多智能体相助，再到企业级的全面谐和。

智能体将不单是是器具，更将成为栽植服务遵守和创造力的高大伙伴。

同期，他还深远想考了在这一慷慨东说念主心的发展程度中，东说念主类所应上演的脚色与承担的包袱。

本文在不改变原文唐突的情况下，编译如下：

最近，通过推出Agentforce，Salesforce正在鼓吹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，东说念主们服务起来会更有智商、更觉酷爱、更富创造力。

从东说念主才招聘到医疗保健领域，AI与东说念主类在百行万企的合作日益等闲。这种相助不仅能快速得志大鸿沟的需求，况兼在多数情况下，比单纯的东说念主工操作愈加精确。

天然需要些时分，但智能体无疑会在多方面优化咱们的服务：栽植出产力与效率，缓助策略决策，我信服，它还能提高全体服务沸腾度。

岂论闲居职工照旧高管，险些统共企业东说念主员都能在调配东说念主力的同期，指令数字劳能源。

在这个期间的发展程度中，信任和问责制至关进击。

其演进分为三个阶段：起初，专科智能体负责独处任务；接着，多智能体系统杀青无缝相助；终末，企业级谐和系统将彻底改变企业的运作模式。

Salesforce的AI商酌团队肩负着塑造企业AI将来的职责。接下来，为环球讲讲咱们对智能体发展的预计，以及东说念主类在此过程中需上演的脚色 。

AI智能体的演变：从划定到推理

LLM是经过检察的深度学习模子，能纠合文本还能生成文本。

AI智能体的发展和机器学习的朝上密切联系。早期传统的基于划定的系统，比如机器东说念主过程自动化（RPA），能精确完成一系列任务，但在应付变化时就容易出现问题。这类早期系统需要大批技巧复旧，还要找专科东说念主员参谋。

已往几十年，机器处理信息的时势有了很大变化，从底本拘泥的自动化系统，酿成了当今纯真、得当智商强又高效的学习系统。

当今，像Agentforce这么的当代平台造出的智能体，能显着具体情况，得当新变化，还能作念各式任务。

而将来的发展标的更值得期待：咱们将会有借助多智能体推理的自得当智能体。

这种智能体不错从周围环境中学到东西，在内容使用中不休朝上，能和东说念主类、企业客户、合作伙伴、供应商一都服务。致使，还能跟越来越靠近东说念主们糊口的个性化AI助手配合。

当今，咱们才刚开动朝着企业AI智能体发展的三个阶段迈进。

企业智能体的三个阶段

就好比音乐粗略单的单音旋律，渐渐演酿成复杂好意思妙的交响乐。AI智能体也在不休朝上，从单个独自服务，变为多个智能体协同配合。

每个阶段都建筑在上一阶段的基础上，为企业创造出愈加丰富、更有档次的互动。

第一阶段：单个AI群众智能体

第一阶段，群众智能体聚焦特定行业，能出色完成既定任务。这给日常要津的生意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。它们处理脱落任务又稳又快，极大改变了部门的服务过程。

它们还能将AI的最新效率用于服务。比如，精确预测最好手脚决议，把柄每位客户的偏好和手脚，给出高度个性化的家具推选。此外，不管是面向客户、服务照旧销售代表（东说念主和智能体都是如斯），都能生成高质地的指导意见、营销案牍和信函。

举例，在生意领域，智能体彻底改变了库存和账户料理。

智能体可不单作念浅陋的库存检察，还会主动监控多个地点的库存情状，预测季节性需求变化，及时生成账户纲领，从中找出不寻常的模式或潜在契机。

已往，东说念主工分析这些任务要花好几个小时，当今智能体几秒钟就能治理，况兼分析得更准、更绝对。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更动。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，自动对服务申请分类、排序，进而得出预计客户需求的预测性知悉。

智能体能够发现客户手脚中的趋势，这些趋势可能意味着客户沸腾度有问题，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，客户服务变得草率又畅达。终局客户险些察觉不到服务的存在——好多时候，他们还没知道到有问题，问题就依然解决了。

金融服务领域，智能体大大提高了客户服务效率。

阐述争议时，智能体能分析来回历史，识别潜在的诓骗举止，还会自动启动联系安全契约。作念财务规划时，智能体整合市集数据、客户个东说念主历史和各样经济谈判，生周到面的分析申诉。

合理使用这些智能体，企业后台的运作效率会大幅栽植，糟蹋者也能体验更先进的私东说念主银行、投资指导和金钱料理服务。

第二阶段：复合智能体——无缝相助者

这一阶段，公司里面的群众智能体开动协同合作，朝着一个共同的生意目的奋勉。

「谐和者智能体」负责组织多个群众智能体协同服务。这就好比餐厅的总司理，要把出色的理财员、服务员、司理、厨师、备餐员和配送员组织起来，环球都心合力，赢得阿谁求之不得的米其林星级。

在复杂的生意场景中，复合智能体的阐发是如何的呢？咱们来望望这个客户服务场景。

有一位诚心的零卖客户，想要更换一款过季商品的尺码。这时，多个智能体在背后沉默相助。

起初，有又名前哨服务代表负责处理客户领先的筹谋。接着，又名库存群众会去检察各个所在的家具库存情况。同期，物流智能体开动预见运载选项和时分安排。还有账单群众，崇拜审查客户的账户历史和支付选项。

最要津的是「谐和者智能体」，它把前边这些智能体的服务效率汇总到一都，生成一个有端倪、高效率，既符合品牌形象又贴合客户需求的回应。这些回应会交给前哨服务主说念主员，他们审核、完善后，再共享给客户。

当多智能体方法实施适合，「谐和者智能体」为东说念主类谐和者提供服务时，能带来诸多由AI驱动的显耀上风：

可靠性栽植：系统借助罕见化、可靠的智能体聚焦特定领域。由于每个智能体的服务范围较窄，这不仅栽植了可靠性，还减少了幻觉气候。

安全性增强：接纳散布式处理时势，把敏锐数据的处理交给特定智能体，从而增强了安全性。

可膨胀性强：跟着需求改变，生态系统能无缝膨胀。组织可不休增添新的罕见化智能体，草率拓展功能。这粗略是其中最进击的上风。

第三阶段：集成式智能体——企业谐和者

在欲望的最终阶段，跨组织领域的复杂智能体对智能体（A2A）交互出现了，这独创了全新的生意模式。

除了传统的企业对企业（B2B）、企业抵糟蹋者（B2C）模式外，还袒泄露企业对智能体（B2A），致使企业对智能体再到糟蹋者（B2A2C）的交互神气。在这些新模式中，AI智能体成了服务和来回的中介。

来看一个浅陋的汽车租出场景：客户的个东说念主AI智能体与租出公司的生意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，租出公司智能体则试图靠附加服务多收货。但租出公司的智能体得拿持好分寸，倾销要积极，又不可太激进，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。这要求它们具备精好意思的谈判妙技，遵命特定的契约，能够在不细则的情况下料理风险，有可靠的信任考证机制，还要能奥妙地化解冲突。

当今，想象一下复杂的企业过程。

就拿供应链优化和客户谐和这些服务来说，岂论你是糟蹋者，照旧企业职工，集成式AI能让你领有一个智能助手。这个助手不错把柄你的需乞降渴望，处理复杂的谐和服务，开展有价值的相助。

关联词，要杀青这个目的，咱们东说念主类还有好多服务要作念。

必要条目：信任与包袱

当咱们部署愈发复杂的智能体系统时，每一项决策都必须遵命信任与包袱这两个基本原则。

构建信任

在智能体期间，信任的内涵远不啻于驻守无益内容、偏见和幻觉。

Salesforce近期的商酌标明，61%的客户以为，跟着AI的发展，的确度变得比以往任何时候都愈加进击。咱们正步入一个全新领域，在这个领域中，组织需要对东说念主类与AI的共生关系抱有深度信任。

这种信任基于以下身分。起初是准确性和领域：AI智能体必须在明确的范围里运行，同期保持准确。

智能体的自我知道相似要津。就像一个值得垂青的共事，AI智能体得清澈我方的智商领域，显着什么时候该向东说念主类寻求匡助。这就需要一套复杂的嘱咐契约，保证AI和东说念主类能无缝配合。

比如，咱们的AI商酌团队正在商酌检察方法，教AI智能体遭受解决不了的珍摄时，把不细则的所在标出来，接着去寻求匡助。只消检察适合，AI就会知说念什么时候不可瞎猜，而是向东说念主类乞助。

关于多智能体系统，咱们还需要全球公认和等闲接纳的契约。有了这些契约，谐和者智能体材干安全、相宜说念德地与其他企业的智能体交流、协商与合作，杀青两边共同利益。这种互动得快速、高效，还得平允。

终末，跟着AI智能体越来越多，咱们的安全方法也得增强。

和其他技巧一样，一些东说念主也会利用AI搞龙套。他们可能会检察AI蠕虫来泄露数据，或者尝试放肆其他AI智能体，曝光客户的私东说念主数据。

强化保护、作念好隐秘放肆以及继续进行监控，是保管信任的要津。唯有建筑了信任，AI材干从器具酿成和咱们一都成长的业务伙伴。

确保问责制

当组织开动部署能每秒作念出数千个决策的AI智能体时，需要建筑明确的包袱和监督框架。

这么一来，一朝出现问题，咱们就能有应付的办法。这要有一套周全的决议。底下讲讲负责监督智能体的料理团队该若何作念。

清澈的包袱链条：AI 智能体作念出进击决策时，得清澈到底谁来负责，不可有涓滴腌臜。这可能意味着建筑新的脚色，比如「AI运维官」，他们不仅有权监管智能体的部署服务，况兼在问题发生时也承担包袱。

咱们需要一个高大的系统，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。

这可不单是作念浅陋的安全检察，还要继续监控智能体作念出的决策，具备及时侵略的智商，况兼要有一套完整的审计跟踪机制。

商酌团队最近在检索增强生成（RAG）上有了很大的进展，这让AI系统赢得和考证信息的时势有了很大改善。这些新效率能让咱们快速评估和调动AI系统，确保它给出的扬弃既准确又靠谱。

要制定一套过程，让东说念主类能对智能体进行监督和侵略。不可只局限于「human-in-the-loop」这个浅陋办法，要联想出更复杂的框架，明确东说念主类在何时、以何种时势介入智能体的决策。

在老例任务中，智能体能充分阐述自主性，而遭受要紧决策时，东说念主类的判断仍能起到要津作用 。

一朝出现波折，咱们要有一套结构化应付方法。这不仅包含技巧层面的回滚设施，还得明确如何与客户疏导、取舍哪些营救方法，以及制定系统性转变的契约，以堤防近似问题的发生。

当前，作念出生意决策的自主AI智能体面对着包袱界定的问题，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智能体的包袱，建筑全新的法律和合规框架。

预计将来：科学方法与企业革命

要想部署信得过灵验的AI系统，企业高层要有永恒观点，把这些技巧朝上哄骗到内容应用中。

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。要津在于企业率领和技巧群众的经心规划，让AI与现存的服务过程、业务过程以及东说念主类的服务偏好圆善交融。

Salesforce在企业CRM领域摸爬滚打多年，素质丰富，很懂业务逻辑优化。咱们把这些素质和常识融入到 Agentforce的部署策略里。系统不仅功能高大，在得志客户业务需乞降运营东说念主员需求方面，也作念到了可靠又负责。

将来，东说念主类和AI不再相互对立，而是联袂合作，各展长处。跟着Agentforce发布，智能体依然成为栽植服务遵守的高大助力，让团队完成以前办不到的任务。

开动这一排型的时机即是当今，就像每一次摧残性践诺都始于假定一样，每次见效的AI转型也都是从一个愿景开动，到最终考证成真！

参考贵府：

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

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