AI代理：新时代的崛起与挑战

我原本坚信自己对人工智能的发展方向了如指掌。直到Klarna用700名员工的努力成果，颠覆了我的认知。2024年初，一个事件让我重新思考了之前对人工智能的所有理解。

瑞典金融科技公司Klarna部署了一款人工智能助手，负责客户服务。仅仅一个月，该系统就处理了230万次对话，相当于700名全职客服人员的工作量。

当我看到那条标题时，第一反应是：又一家公司为了股价，过度吹捧人工智能技术。又一个“革命性”聊天机器人，用户一旦不满，就会立刻崩溃。

但当我深入研究实际结果后，我改变了看法。

问题解决时间从11分钟缩短到2分钟以内，重复咨询量下降了25%。最让我惊讶的是，客户满意度评分与人工客服持平。Klarna预计这将为公司2024年带来4000万美元的利润增长。

那一刻，我意识到这不仅是技术进步的问题，更是工作方式的根本性变革。

反复提及的令人不安的真相

在科技行业这么久，我见过无数炒作周期如何摧毁原本充满希望的创意。区块链、元宇宙、NFT……如今都已成笑柄。所以，当人们开始把“人工智能代理”当作下一个热门技术时，我持怀疑态度。

但Salesforce推出的AI代理平台Agentforce，短短几个月内就公布了令人惊艳的成果：Engine的平均案例处理时间缩短了15%；1-800Accountant在税务周期间，70%的聊天咨询都实现了自动解决；Grupo Globo的订阅用户留存率提高了22%。

这些不是实验小公司，而是拥有真实客户和实际利益的成熟企业。他们不仅测试人工智能代理，更是在押注自己的运营。

Salesforce宣布其Agentforce客户已达12000家。其首席执行官马克·贝尼奥夫称之为“人工智能的第三次浪潮——超越辅助驾驶，迈向高度精准、低干扰的智能代理新时代。”

最让我震惊的是：他们的愿景是到2025年底赋能10亿个智能体。10亿个自主人工智能系统将在数千家公司中做出决策。

那个数字一直萦绕在我心头。既欣慰又恐惧。

它与其他所有人工智能工具的不同之处

我需要解释几个月来才真正理解的事情：人工智能代理不是聊天机器人，甚至不是“智能助手”。

大多数人想到人工智能时，脑海中浮现的是ChatGPT。你输入问题，它会回答；你让它写点什么，它会写出来。你始终掌控一切。

但人工智能代理的工作方式完全不同。它们观察周围环境，自主做出决策并行动。根据Salesforce的描述，代理可以接收一个高级请求，然后计划获取数据、分析、创建图表并通过电子邮件发送报告——所有这些操作一次性完成，无需重新提示。

无需重复提示。

你无需告诉它每一步怎么做，只需告诉它你需要完成什么，它就能自行安排整个工作流程。决定提取哪些数据、如何分析、采用什么格式以及谁需要查看这些数据。

这不是工具，而是个不睡觉、不吃饭、不休假的同事。

当我意识到这是真的那一刻

我天生爱怀疑，什么都质疑。但在不同公司、不同行业、不同应用场景中，都存在同样的模式。

Klarna的AI助手开局强劲——第一个月就完成了230万次对话。真正让我关注的是：到了2025年5月，他们调整了策略。意识到纯粹的效率指标无法触及信任和满意度这些重要因素。

信任和满意度不仅关乎交易关系，还包含情感因素。有时，客户需要与真人沟通，并非因为人工智能无法解决技术问题，而是需要有人关心他们的问题。

于是，Klarna采用人工客服处理复杂问题，人工智能用于日常工作。结果系统效率更高了。现在，人工智能可以支持相当于800名全职员工的工作量——比完全依赖时还多。

这种发展历程让我觉得这不是炒作。企业正在学习、调整，并找到真正有效的方法。并非盲目应用所有领域——而是在探索真正能创造价值的领域以及人类不可替代的领域。

我为什么如此关注Salesforce

Salesforce之所以重要，是因为它并非没有业绩记录、夸夸其谈的初创公司。它是一家市值超过2500亿美元的公司，拥有超过15万家客户依赖其平台开展关键业务。

当它孤注一掷时，等于冒着失去与企业客户关系的风险。这些客户无法容忍失败的实验。它们正全力投入Agentforce项目。

该平台的演进速度之快，在企业软件领域实属罕见。Agentforce 3于2025年6月发布，相比2025年1月版本延迟降低了50%，支持将网络搜索作为数据源并新增了指挥中心以实现全面的可观测性。

让我夜不能寐的部分

我一直在想：我们的发展速度比我们准备的速度快得多。

全球智能体人工智能市场预计将从2025年的72.8亿美元爆炸式增长到2030年的410亿美元以上。一些分析师预测到2030年人工智能代理将管理客户服务、IT、人力资源和销售领域80%的数字化工作流程。

五年后大部分业务职能中的数字化工作都将由自主人工智能完成。

我真正担心的是什么

我并不担心人工智能会取代所有工作。我担心这些系统实际能做到的事情和我们对它们工作原理的理解之间存在差距。

Klarna意识到纯粹的AI还不够——在处理复杂且涉及情感的情况时需要人参与。但有多少公司会付出惨痛代价才吸取教训？又有多少公司会在不了解AI优势和劣势的情况下部署它们呢？

这比你想象的更重要

“这是‘人工智能的第三次浪潮’。”这是Salesforce的马克·贝尼奥夫说的一句话。不是更好的工具也不是更智能的助手而是工作方式的根本性转变。

接下来我要看什么

首先：企业如何应对失败。

第二：真正的极限在哪里？

第三：员工如何适应。

我为什么写这篇文章

我试图拨开迷雾看清真相。拥有真实客户的公司正在大规模部署自主人工智能并取得了实实在在成果。这不是臆测而是现实。

问题是：我们是否在关注？