我要投稿

“地图全开”的麦肯锡Agent

发布日期：2025-07-31 08:24:57 浏览次数： 1541

作者：老油杂谈

微信搜一搜，关注“老油杂谈”

麦肯锡Agent可能是未来B2B软件领域最大的异数。在我的愿景中，与当下面向查询、任务和工作流的Agent不同，麦肯锡Agent应直面商业/战略问题，以麦肯锡Associate水准之上的Problem Solving能力提供解决方案。

如果有人问我如何打造麦肯锡Agent？我的第一反应是：

“100%复刻麦肯锡顾问的探图能力。”

“探图”

很多人认为管理咨询不过是企业高管雇来的“一杆枪”。但无论是出于何种目的（例如，“支撑不受欢迎的决定”、“将内部矛盾外化”、“甚至是为未来可能的失败脱罪”），麦肯锡顾问（下称：顾问）最终的叙事都必须由一个定性定量的强逻辑体系支撑。

正如Li Feifei将代表、模拟和诠释3D世界运转的体系称为Large World Models；我们也可以将这个代表特定商业领域的强逻辑体系称为World Model。

理想中的World Model是事实及其支撑逻辑的合集。但在现实中，World Model往往为隐性，并呈碎片化 - 事实散布于各类数据、分析和专家的脑袋中；而顾问的工作便是“探图”，即从碎片化的事实中用逻辑确认正确路径。例如，假设我们将下述问题抛给顾问：

“如何扭转某大型连锁超市的利润下降？”

在项目起始之时，顾问所面对的是一家零售连锁企业跨业务单元、跨营收/成本条线的成百上千种业务指标（图1）：

图1: 复杂、碎片化的业务指标

受限于项目成本、资源和复杂度等因素，顾问往往无法等待所有指标明晰后再统一求解。反之，他们采用的是“探图”式策略（图2）：

首先凭借先验知识勾勒出一个由Hypothesis构成的路线图；
随后以“利润率”目标为起点，基于事实运用逻辑对路线图进行实时剪裁：逐步剥离无关Hypothesis（证伪）、拓展可行Hypothesis（支撑）、并不断量化Hypothesis的Impact（ROI），直到锁定最优路径。

图2: 顾问裁剪路线图

“探图”成功后，不仅仅利润提升的最优路径被找到，一个包含必要事实以及其支撑逻辑的World Model亦已在顾问的脑中确立。虽然该World Model可能只是全部事实和逻辑的一个“切片”，但即使顾问在最终汇报时还需要考虑收益周期、实施难度、以及办公室政治等诸多主/客观因素，该“切片”定性定量的本质已足以支撑顾问的最终叙事（图3）：

图3: 顾问的World Model副本

所以，我们应该如何复刻顾问的“探图”能力？

“悖论”

当下最形似顾问的莫过于各类大厂Deep Research（DR）。例如，Gemini Deep Research可以表演一个似模似样的迭代过程：其能够为议题设置明确迭代轨迹，会有意识地在迭代轨迹中保持议题主线，并在每次迭代中实现Hypothesis的分解和细化（图4）：

图4：Gemini产生的迭代框架，来源于我的实验

但是，DR并不具备事实与逻辑去支撑、证伪或量化Hypothesis，其当下的探图能力为零。因此，一个顺理成章的方案是打造一个类似于“切片”的World Model，并与DR构成Generator-Verifier模式（图5）：

DR（Generator）：利用其先验知识生成Hypothesis；
World Model（Verifier）：基于事实支撑、证伪或量化Hypothesis。

图5：Generator-Verifier模式

但是，悖论也由此产生：World Model之所以能够充当Verifier的原因是其必然已经明确了标准答案（最优路径）；而如果我们可以从World Model中直接得到最优路径，“探图”又有何必要呢？此时的World Model可谓是已经“地图全开”，复刻顾问的探图能力不再必要。

所以，如果再有人问我如何打造麦肯锡Agent？我仔细考量后会回答：

“构建一个地图全开的World Model。”

“地图全开”

在可能实现“地图全开”的技术路线中，Causal AI（因果分析）是个选项。

很多情况下，顾问不得不利用相关性（Correlation）来支持叙事，但相关性并非强逻辑；例如，虽然在夏天吃冰淇淋和游泳的人数同时上升（相关性），但温度，而非吃冰淇凌，才是游泳人数上升的驱动因素。只有因果关系才能拨开相关性的障眼法，找到并量化事件的真因（图7）：

图7：相关性 vs 因果关系

同样，像最大化 Log-likelihood 或强化学习这类基于统计拟合的方法，并不善于表达“收入不变、成本上升必然导致利润下降”这类确定性逻辑。

因此，虽然Causal AI一直活在深度学习和强化学习的阴影之中，但在一众Correlation、Log-likelihood和Similarity中，定性定量的Causal AI是代表强逻辑体系的不二之选。

此外，业界已然开发了一整套基于因果分析构建World Model的工具链，例如，对于利润率问题，人类专家可以基于先验知识、私有数据、Causal-learn和DoWhy等工具构建一个具有统计学意义的“利润率World Model”（图8）：

图8：“利润率World Model”

而归因分析和ROI预测的组合可以直接在该World Model中定位最优路径：

首先，归因分析：Causal AI的Attributions机制可以“量化多因素对目标变化的贡献度”，从而直接筛选出问题的“病根”。例如，“特色商品部门（熟食/烘焙）过于复杂的协作流程”贡献了35%的利润率下滑，排名第一（图9）：

图9：利润率问题的归因分析

其次，ROI预测：Causal AI的Intervention机制可以回答问题：“If we change X, How will Y change? ”，从而量化解决“病根”带来的价值。例如，其可以产生如下预测：

“如果我们每季度对滞销品（后20%的低周转SKU）进行优化清理，可降低库存持有成10–15%，同时对毛利率产生2–3%的积极提升。”

Causal Reasoning and Large Language Models》展示了大模型在“点对点”和“整图”级别的因果关系识别都超越了传统算法（图10）：

图10: 使用大模型，Causal Discovery的准确率显著提升

第二，最优路径的验证。虽然管理咨询可以“对结果不负责”，但那是建立在乙方顾问与甲方高管长期合作所形成的“羁绊”之上。而不具备此种羁绊的Agent，恐怕并没有“管杀不管埋”的特权。

所以，相较于“拍拍屁股走人”的顾问，麦肯锡Agent最好能通过自我演进/纠错的闭环验证其所选出的最佳路径。而在整个闭环中，有两项能力尤为关键（图11）：

图11：“麦肯锡Agent”的自我演进/纠偏闭环

其一，能够启动实验以验证最优路径：这些实验基于Randomized Controlled Trial或A/B Testing理论构建，由人类专家或其他Agent完成；

其二，能够利用实验结果优化World Model对问题的理解，并持续迭代。

当然，因为篇幅限制，有关麦肯锡Agent的具体实现我们未来再展开。

但我想表达的是，当整个业界都在为大模型+RL疯狂时，特定领域的商业底层逻辑却很难被现有的技术路线所描述；而在各类Coder之外，麦肯锡顾问级的Problem Solving还是一片白地。

在B2B的严谨面前，我们需要一套强逻辑体系，也许Causal AI是条路。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-07-31

AI大模型在2C领域的终极目标：心智模型

2025-07-31

【解决方案】企业私有化部署大模型解决方案

2025-07-31

进阶版｜企业级 AI Agent 的构建实践

2025-07-31

餐饮业卷生卷死的当下，麦当劳如何用AI突围

2025-07-31

全网疯传GPT-5泄露！首次统一GPT和o系列，编程实测demo抢先曝光，下周发布？

2025-07-31

ODPS重磅升级！全面支撑AI应用爆发

2025-07-31

四步搞定Cursor地区限制

2025-07-31

当AI成为团队“隐形搭档”：Anthropic内部如何用AI重构工作流？

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

DeepSeek R1-0528 小版本升级

2025-05-29

高效 Agents 构建指南

2025-05-23

SpringAI Alibaba实战文生图、聊天记忆功能

2025-06-01

忽视小模型和知识库，企业AI应用必将是死路一条

2025-05-07

从RAG到CoT再到MCP，一文读懂AI Agent落地难题｜大模型研究

2025-05-07

CAG 与 RAG：哪种方法能带来性能更好的人工智能

2025-05-07

AIGC合规落地全景图 | 如何做好AIGC数据合规

2025-06-07

精|知识探索新范式：深度研究Deep Research智能体全面综述，系统、方法与应用

2025-06-21

别再被MCP协议绕晕！一文搞懂连接流程与核心架构

2025-06-12

2025-05-20

大家都在问

全网疯传GPT-5泄露！首次统一GPT和o系列，编程实测demo抢先曝光，下周发布？

2025-07-31

当AI成为团队“隐形搭档”：Anthropic内部如何用AI重构工作流？

2025-07-31

微软花重金做的Copilot，居然被WPS一个按钮给秒了?

2025-07-31

国内企业开发的农业AI大模型有哪些？

2025-07-30

实测ChatGPT“学习模式”，它能成为你的专属AI家教？

2025-07-30

AI在企业落地：为什么90%的项目都卡在了这4个坎上？

2025-07-30

解读gork的思维链：gork怎么处理问题分解？

2025-07-30

AI 应用开发，还需要意图识别吗？

2025-07-29

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB