人工智能代理人：新勞動力仍需要管理
關於AI代理作為新型「數位工作者」的熱議聲浪日益高漲，這一趨勢早在代理型與生成型AI主流採用之前就已開始，特別是在機器人流程自動化等領域。這些數位工作者被設計為紀律嚴明且服從指令，但它們也帶有自身的獨特特性，與人類工作者頗為相似。
想深入了解AI如何改變我的工作生活，請查看我在2024年AI為我節省工作時間的15種方式 - 以及我計劃在2025年如何使用它的文章。
Salesforce推出Agentforce 2.0，邁向數位勞動
數位勞動力的轉型已取得顯著進展，Salesforce最近推出了Agentforce 2.0，一個專為企業打造的數位勞動平台。該平台旨在通過AI代理為任何部門創造「無限勞動力」，利用預建技能庫在任何系統或工作流程中運作。根據Salesforce的說法，Agentforce 2.0超越了傳統的RPA，融入了「增強的推理與數據檢索」功能，使其能提供精準答案，並針對複雜、多步驟的查詢協調行動。這些代理甚至能在Slack內互動，無縫融入日常工作環境。
以數位勞動增強團隊
Salesforce指出，主要組織正利用該平台以數位勞動增強其團隊。由於人才稀缺且培訓成本高昂，企業越來越依賴AI來管理客戶互動並解決工作流程積壓。然而，Salesforce強調，企業不再滿足於「提供通用回應的不足解決方案」。像copilot這樣的傳統解決方案在應對複雜請求（如個性化求職指導）時，往往無法提供準確、可信的回應，且缺乏自主行動的能力，例如通過產品推薦來培育潛在客戶。
行業領袖認為，自主數位工作者現已能在不同層次執行此類任務。Motorola Solutions的AI透明度與教育主任Chris Bennett在接受ZDNET採訪時表示：「熟練的創新者、快速部署的雲工具、客戶意識以及高層支持的結合，為2025年代理型AI的蓬勃發展創造了理想環境。」
Bennett解釋，Motorola Solutions已利用代理型AI的力量「提升公共安全與企業安全性」。其AI應用程式能分析並即時呈現數據，為第一線應變人員和安全人員提供關鍵、即時的支援。他指出：「AI代理從不感到無聊、疲倦或分心」，它們能自動化重複性任務，讓應變人員專注於更關鍵的職責和社區參與。例如，AI代理能加速諸如審查歷史視頻片段的任務，通過自然語言搜索幫助調查人員更快找到失蹤人士。
Aurascape的共同創辦人兼副總裁Viswesh Ananthakrishnan描述AI代理如何直覺化流程，「創建一系列步驟或解決問題的配方」。這些代理能執行這些步驟，甚至與其他代理協作，全面了解企業運作方式。Ananthakrishnan進一步解釋，AI代理能「開發並執行複雜流程，例如查看需求預測，並在庫存耗盡前主動採取行動生成並提交訂單。」這種自動化顯著減少了工作者在重複性任務上的時間。
AI代理的謹慎管理需求
然而，與人類工作者一樣，AI代理也需要謹慎管理。在代理型AI驅動的勞動力能全面承擔廣泛任務之前，仍有許多工作要做。Norwest Venture Partners的合夥人Scott Beechuk警告說：「雖然代理型AI的潛力顯而易見，但距離企業級廣泛採用仍需數年。」他強調了可信度的重要性，因為代理可能在自動化關鍵業務流程中扮演重要角色。
其中一個挑戰是AI代理行為的可追溯性。Ananthakrishnan指出：「許多工具難以解釋它們如何從用戶的敏感數據中得出回應，模型也難以超越其所學進行泛化。」
不可預測性是另一個障礙，Beechuk補充說，大型語言模型（LLM）「像黑盒子一樣運作」。「用戶和工程師難以知道AI是否成功完成了任務，以及是否正確完成。」他還警告說，AI代理的不可靠性問題，「在AI自行創建完成任務步驟的系統中，編造的細節可能隨著任務進展導致更多錯誤，最終使輸出不可靠。」
人類工作者自然能輕鬆且規律地協作，但對AI工作者來說，這更為複雜。Ananthakrishnan解釋：「由於代理將與多個系統和數據儲存交互，實現全面可視性並非易事。」捕捉代理的每個行動需要深入洞察終端設備上的活動，並能處理多種格式的數據。此外，「快速將來自終端的上下文與網絡級流量結合，以確定代理行動的數據來源」以及「識別與您數據交互的AI代理類型，無論是可信實體還是全新代理」都至關重要。
AI系統工程師的興起
這種複雜性可能催生一個以人為中心的新角色——AI系統工程師。Beechuk表示：「隨著企業管理和持續優化AI代理，這一新的品質保證和監督角色將變得不可或缺。」
在多代理環境中，Beechuk解釋：「AI代理將不斷交互和演進，持續消耗新數據以執行各自的工作。」「當其中一個代理接收到錯誤數據——無論是有意還是無意——並改變其行為時，它可能開始錯誤或不夠精確地執行任務，即便前一天還表現完美。一個代理的錯誤可能引發連鎖效應，降低整個系統的效能。企業將僱用足夠的AI系統工程師以防止這種情況發生。」
Bennett建議，雖然公司和技術團隊可能「已準備好支持代理型AI，但我們仍需時間和經驗來平衡代理型與人類工作流程。」他建議：「我們的建議是將AI視為對人類專家的增強，而非替代。」
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評論 (9)
0/200
![DennisAllen]()
DennisAllen
2025-08-13 09:00:59
AI agents as digital workers sound cool, but managing them feels like herding cats 🐱. The article got me thinking—will we need AI managers next?
0
![RichardGonzález]()
RichardGonzález
2025-08-12 23:00:59
AI agents as digital workers sound cool, but managing them seems like herding cats with code. Anyone else worried about these 'obedient' bots going rogue? 😅
0
![JasonHarris]()
JasonHarris
2025-08-05 03:00:59
AI agents as digital workers sound cool, but I’m wondering how much oversight they really need. If they’re so disciplined, why the hassle of managing them? 🤔 Feels like trading one set of problems for another.
0
![EricMartinez]()
EricMartinez
2025-08-04 16:40:05
AI agents as digital workers sound cool, but managing them feels like herding cats 🐱. The article nails it—discipline is key, but their quirks still need babysitting!
0
![BillyWilson]()
BillyWilson
2025-04-19 06:23:27
AI 에이전트는 정말 편리하지만 관리하기가 쉽지 않아요! 충실하게 일하지만 가끔 기대와 다른 결과를 내기도 해요. 그래도 업무 자동화에는 혁신적이에요. 좀 더 직관적이면 좋겠어요. 🤖💼
0
![SamuelRoberts]()
SamuelRoberts
2025-04-18 15:56:44
Os agentes de IA são legais, mas gerenciá-los é como tentar organizar gatos! Eles são disciplinados, mas às vezes erram o alvo. Ainda assim, são uma revolução na automação de tarefas. Só desejo que fossem um pouco mais intuitivos, sabe? 🤖💼
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以數位勞動增強團隊
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Bennett解釋，Motorola Solutions已利用代理型AI的力量「提升公共安全與企業安全性」。其AI應用程式能分析並即時呈現數據，為第一線應變人員和安全人員提供關鍵、即時的支援。他指出：「AI代理從不感到無聊、疲倦或分心」，它們能自動化重複性任務，讓應變人員專注於更關鍵的職責和社區參與。例如，AI代理能加速諸如審查歷史視頻片段的任務，通過自然語言搜索幫助調查人員更快找到失蹤人士。
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AI代理的謹慎管理需求
然而，與人類工作者一樣，AI代理也需要謹慎管理。在代理型AI驅動的勞動力能全面承擔廣泛任務之前，仍有許多工作要做。Norwest Venture Partners的合夥人Scott Beechuk警告說：「雖然代理型AI的潛力顯而易見，但距離企業級廣泛採用仍需數年。」他強調了可信度的重要性，因為代理可能在自動化關鍵業務流程中扮演重要角色。
其中一個挑戰是AI代理行為的可追溯性。Ananthakrishnan指出：「許多工具難以解釋它們如何從用戶的敏感數據中得出回應，模型也難以超越其所學進行泛化。」
不可預測性是另一個障礙，Beechuk補充說，大型語言模型（LLM）「像黑盒子一樣運作」。「用戶和工程師難以知道AI是否成功完成了任務，以及是否正確完成。」他還警告說，AI代理的不可靠性問題，「在AI自行創建完成任務步驟的系統中，編造的細節可能隨著任務進展導致更多錯誤，最終使輸出不可靠。」
人類工作者自然能輕鬆且規律地協作，但對AI工作者來說，這更為複雜。Ananthakrishnan解釋：「由於代理將與多個系統和數據儲存交互，實現全面可視性並非易事。」捕捉代理的每個行動需要深入洞察終端設備上的活動，並能處理多種格式的數據。此外，「快速將來自終端的上下文與網絡級流量結合，以確定代理行動的數據來源」以及「識別與您數據交互的AI代理類型，無論是可信實體還是全新代理」都至關重要。
AI系統工程師的興起
這種複雜性可能催生一個以人為中心的新角色——AI系統工程師。Beechuk表示：「隨著企業管理和持續優化AI代理，這一新的品質保證和監督角色將變得不可或缺。」
在多代理環境中，Beechuk解釋：「AI代理將不斷交互和演進，持續消耗新數據以執行各自的工作。」「當其中一個代理接收到錯誤數據——無論是有意還是無意——並改變其行為時，它可能開始錯誤或不夠精確地執行任務，即便前一天還表現完美。一個代理的錯誤可能引發連鎖效應，降低整個系統的效能。企業將僱用足夠的AI系統工程師以防止這種情況發生。」
Bennett建議，雖然公司和技術團隊可能「已準備好支持代理型AI，但我們仍需時間和經驗來平衡代理型與人類工作流程。」他建議：「我們的建議是將AI視為對人類專家的增強，而非替代。」
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2025-08-13 09:00:59
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2025-08-05 03:00:59
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2025-08-04 16:40:05
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2025-04-19 06:23:27
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2025-04-18 15:56:44
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