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Agentic AI:存在主义羊角包

发布日期:2025-05-20 05:44:38 浏览次数: 1542 作者:找零工坊
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探索Agentic AI如何重塑产品开发和服务交付的新纪元。

核心内容:
1. Agentic AI的自主决策能力及其对传统自动化的影响
2. AI Agent在集成工具和扩展任务能力方面的进展
3. 设计理念的转变:从界面美观到意图导向的用户体验

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Agentic AI 的出现颠覆了许多产品的旧秩序。
通过自我迭代和自主决策,它们可以一站式地完成我们布置的任务。和传统的自动化不同,Agentic AI 不只在执行预设的任务,而是横向打通了「思考-执行-调整」的工作链路,包括上网搜索资料、调用不同的工具交付各类形式的产出。简而言之,AI Agent 更像一个受雇的「打工人」。
中国团队发布首款通用AI Agent,全网都在求邀请码!每经记者实测<a href=Manus:一句话就能写文章、做PPT、敲代码…… | 每日经济新闻" class="rich_pages wxw-img" data-ratio="0.62875" data-type="gif" data-w="800" style="width: 100%;border-radius: 9px;" data-backw="562" data-backh="353" data-imgfileid="100002326">
Manus 的工作界面,右侧是它的虚拟电脑
前段时间「通用型 AI 助手」Manus 大热,它的名字是拉丁语的「手」,产品的界面里也设有一台虚拟电脑的窗口。你可以理解为 Manus 在处理任务时会用自己的手去操作电脑,完成你要的结果。最近出的另一个 Agent 产品 Genspark 甚至可以为你打电话预定餐厅,在提供规划的基础上更进一步。
Genspark 可以调用语音打电话预约餐厅
AI 的羊角包 -
可以预见的是,AI Agent 将会集成更多的外部工具,它们的操作能力将扩展到更多连贯的任务,覆盖更广泛的「最后一公里」场景。而 MCP(Model Context Protocol,大模型上下文协议)的应用也在为这个方向推波助澜。

? 举例而言:

  • 从 生成代码 到 部署上线

  • 从 规划行程 到 完成预约
  • 从 输出内容 到 排版发布
你会发现,完成一件事的过程被极度地压缩和隐化。对此,微软设计主管 Doug Kim 有一个很形象的比喻:

过去,如果想在巴黎吃到最好的羊角包,你需要预订航班,学习基础法语,准备一些欧元,挑选理想的酒店,并了解当地街道与地址。这一旅程不仅要求你亲自到达目的地,还需要掌握和适应目的地的基本规则与习惯。

现在,AI Agent 可以直接将羊角包送到你手上。

是的,图片由 GPT 生成

一条线的用户旅程成为过去式,而 Jobs-to-be-Done 依然适用,因为它关注的是人做事的「意图」。人们购买的不是产品和服务,而是他们雇佣产品和服务来做自己想要完成的工作。Doug Kim 的例子里,去巴黎住酒店并不是目的,吃到羊角包才是。

意图导向的设计中,重要的不再是「搭建美观的界面」,而是「在恰当的时机提供正确的功能」。设计师更需要猜用户的心思,维持上下文(情境感知),创建能力发现机制(披露策略),提示介入(参与机制),主动递送后续操作或建议(预见性交互)。

当我在 GPT 中搜索了几款车的数据后,它会询问是否需要对比表;而当我询问消炎食物有哪些时,它会提议帮我生成购物清单。
界面的重构 -

体验不再是沿着固定流程推进,而是动态地依据意图连点成线。不同目标和情境连成不同的羊角包折线,产品的界面也会被大大简化。设计工作室 Modem 和 Mouthwash 认为未来的界面形态将会是 General Purpose Interfaces(通用目标接口),人们不再需要使用各种 APP 来完成一个任务,而是由 AI 根据情境(目标、规划、生理情况)调用功能形成适应性的界面。

GPI 预示着人机界面的消融,取而代之的是一个统一连接用户与 AI 的全能型界面。图片来自:Modem
正如施乐 PARC 的计算机科学家 Mark Weiser 所说:一个好的工具是隐形的工具。所谓隐形,是指工具不会打扰你的意识;你专注于任务本身,而不是工具。这可能也是 AI 手机的一个形态。
Intent Classifier,图片来自:Medium
- 意图的荒野 -

有一个 AI 梗说的是求职者用 GPT 生成动机信,HR 用 GPT 解读动机,交流的核心就在于那几句原始的提示词。这是对于现代社会交流本质的精妙隐喻。我看到的是,AI 正在执行一种社会仪式的蒸馏过程,从繁复的事务性工作中提取纯粹的意图,让我们与自己的意图和目标赤裸相对。

当汉娜·阿伦特区分「劳动」「工作」「行动」时,她预见了一种人类活动的本质层级。AI 正在加速取代机械性的「劳动」(打车、买菜)和规则性的「工作」(写邮件、做报告),留下的将是纯粹的「行动」——那些定义我们作为人类存在意图的活动。

汉娜·阿伦特,图片来自: Middletown, Conneticut, Wesleyan University Library, Special Collections & Archives.

在这个转变中,我们的精力面临一种存在主义的再分配,被迫直面更深层次的问题:

  • 我们真正想要什么?

  • 当所有可自动化的意图都被满足后,剩下的那些不可替代的人类意图会是什么?

由此带来的一个挑战是如何界定 AI Agent 的能动边界,重新定位其与人类主体的关系域。传统工具由人全权掌控,AGI 可以脱离人进行自我决策,但未来更多的产品会散落在中间地带,就像手动驾驶和自动驾驶之间的过渡。

人类体验不仅渴求终点的满足,更需要旅程中的感知与认知构建。缺乏过程维度的纯结果往往难以触及信任的核心——我或许接受 AI 的邮件措辞,却不愿委托它外包我的味蕾。当巴黎最好的羊角包可以直达案前,你是否会留恋那段迷失在巴黎街巷 ,最终被面包香气指引的微妙时刻呢?

尽管效率是技术进步的表层叙事,但人类却在人生迷宫中寻找迂回的满足。就像在玩塞尔达的时候,我们会沉迷于支线任务,而不急于击败魔王。即使当你击败了魔王,还是会被回档到海拉鲁的大地上继续漫游。

那个时候,你会去哪里呢

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