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为何行业焦点从AI智能体转向智能体工作流

发布日期:2025-05-16 07:55:36 浏览次数: 1527 作者:数字共生
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AI智能体的现实挑战与未来方向,一文解读行业焦点的转变。

核心内容:
1. 行业焦点从AI智能体转向智能体工作流的原因分析
2. AI智能体在商业化落地中面临的技术与安全挑战
3. 智能体工作流如何提升知识型工作的效率和体验

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
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本文使用 ClinePRO 自动翻译。

原文作者:Cobus Greyling

原文链接:

https://medium.com/@cobusgreyling/why-the-focus-has-shifted-from-ai-Agents-to-agentic-workflows-51e4078d03c2


我们正身处一个技术进化的阶梯之上-从最初的大语言模型(LLMs)起步,如今已迈向能够模拟人类数字化交互的AI智能体。然而...


...然而在商业化落地领域,行业焦点已从AI智能体转向了智能体工作流/数据合成方向。


为何行业暂时将焦点从AI智能体移开?

以Salesforce和ServiceNow为代表的公司曾全力押注AI智能体,但残酷的现实是:现有技术精度远未达到商用标准。

若拨开营销炒作与精美原型演示的迷雾,便会发现现有AI智能体的准确率根本达不到生产环境要求。Anthropic最新发布的AI智能体计算接口(ACI)性能数据显示,其表现仅达到人类水平的14%。

下图来自TheAgentFactory的调研,清晰呈现了当前AI智能体在成本、执行步骤和成功率维度的真实水平-注意成功率仅徘徊在20%左右。
这些数据赤裸裸地揭示了行业现状。

随着OpenAI最新推出的智能体操作框架(Operator)上线,其在计算机操作和网页浏览任务的准确率已提升至30%-50%,但仍显著低于人类70%以上的基准水平。

更值得关注的是,最新研究表明:具备网页浏览功能的AI智能体极易遭受恶意弹窗攻击,存在显著安全漏洞。

目前AI智能体模拟人类操作主要通过两种路径实现:
  • 浏览器交互(如Webvoyager、OpenAI Operator等系统)
  • 操作系统全GUI交互(如Anthropic的方案)
这些方案本质上都将图形界面(GUI)转化为智能体的"API接口"。

早期方案曾尝试为每个功能开发独立API,但存在两大硬伤:
  • 需为每个接口单独开发,成本高昂不可持续
  • 绝大多数商业软件根本不开放API接口


为何聚焦智能体工作流?

当前知识型工作的低效已成共识,多项研究数据佐证了这一现状。有报告显示,职场人平均耗费30%的工作时间在信息检索上。


更深层的挑战是知识工作者处理复杂问题时,往往需要跨文档整合信息,传统工具难以实现多源信息的动态合成。

智能体工作流(如下图所示)的价值正在于此-它能将复杂任务智能分解为子任务,并通过任务链实现自动化推理。
通过任务序列的执行,系统自然具备三大特性:可观测性、可审查性与可发现性。其中,数据合成能力正变得愈发关键-以知识工作者为例,智能体工作流能将其工作数据与资源整合为精准的单一答案。

语言模型提供商不再仅仅提供模型本身,而是进一步扩展到用户体验领域。ChatGPT中的"深度研究"功能并不是一个新模型,而是ChatGPT内部的一项新智能体能力,它能在互联网上为复杂任务进行多步研究。这项功能只需几十分钟就能完成人类需要数小时的工作。

这也是一个很好的例子,展示了如何合成不同来源的数据来回答用户问题。我认为这与LlamaIndex提出的"智能体RAG(Agentic RAG)"概念不谋而合,即在特定时间点为"单一受众"合成数据将变得非常重要。

未来几个月,业界将高度关注个人智能体工作流、信息合成,也可以称之为桌面级任务编排(desktop orchestration)。


推理与问题解决

现代AI模型正将推理能力作为核心功能进行整合,使其能够通过将复杂问题分解为可处理的组件来攻克难题。

这一转变的核心在于创新性的问题分解方法-将复杂问题拆解为若干子问题,使模型能够系统化处理每个组成部分。通过将推理能力内置为模型机制,这些系统得以模拟人类思维过程,从而显著提升其提供精准、细致回答的能力。

问题分解策略不仅提高了解决效率,更使得推理过程透明化:
• 每个结论的生成路径清晰可循
• 决策逻辑的连贯性得到保障

由此产生的直接效益是:用户获得更易解读的输出结果,这在尖端计算技术与可理解决策之间架起了关键桥梁。早期用户需手动在提示词中加入推理要求,通过明确指令模型如何分解复合型任务、采用小样本示例(few-shot)提供推理范本的等方式,如今这些机制已内化为模型的固有能力。


写在最后

企业必须转变关注点-不再执着于特定工具或趋势(比如那些曾自诩为RAG公司、提示词工程平台等概念),而应优先解决实际的商业挑战。


世界正以前所未有的速度发展,几乎每天都有新技术涌现,个个都号称要颠覆行业。

但创新的真正标准不在于掌握最新技术,而在于运用这些进步创造实际价值。

无论是提升客户体验、优化运营效率,还是满足社会需求,核心问题始终是:我们如何利用技术提供真正有意义的解决方案?

秉持这种思维模式,企业才能在持续变化的浪潮中保持竞争力,确保自己始终与时俱进。



— END —


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