AI代理：揭开奥秘

科技界对AI代理的兴奋之情正持续高涨。像OpenAI的Sam Altman、微软的Satya Nadella和Salesforce的Marc Benioff这样的行业大佬都对此投入了巨大热情。Altman表示，代理将在今年“加入劳动力队伍”，而Nadella认为它们将接管部分知识工作。Benioff则希望Salesforce通过其“代理式”服务成为数字劳动领域的领头羊。

但问题在于：没人能真正准确定义什么是AI代理。

在过去几年中，科技公司一直在炒作AI“代理”作为下一个重大突破。就像ChatGPT这样的AI聊天机器人改变了我们获取信息的方式一样，根据Altman和Nadella等CEO的说法，这些代理将颠覆我们的工作方式。

听起来很有前景，对吧？但这一切都取决于你如何理解“代理”这个词，而这并不容易明确。像“多模态”、“AGI”和“AI”本身这样的术语已经相当模糊，现在“代理”和“代理式”也加入了这个模糊的行列。

这种模糊性对OpenAI、微软、Salesforce、亚马逊和Google等大力押注代理的公司来说是个头疼的问题。每个公司的代理版本都不尽相同，这让客户感到困惑。

Google高级总监、前GitHub Copilot负责人Ryan Salva对“代理”这个术语感到厌烦。他在接受TechCrunch采访时表示：“我认为我们行业过度使用‘代理’这个词，到了几乎毫无意义的地步。这是我最讨厌的事情之一。”

这种困惑并不是什么新鲜事。去年，前TechCrunch记者Ron Miller就曾问道：“什么是AI代理？”问题在于，每家开发代理的公司都有不同的实现方式。

最近，情况变得更加混乱。

本周，OpenAI在一篇博客文章中将代理描述为“代表用户独立完成任务的自动化系统”。但在他们的开发者文档中，他们又称代理为“配备了指令和工具的LLM”。OpenAI的API产品营销负责人Leher Pathak在X上进一步加剧了困惑，他表示“助手”和“代理”基本上是同一个东西。

与此同时，微软试图在代理和AI助手之间划清界限。他们将代理视为“AI驱动世界”中的专用“新应用”，而助手只是帮助处理一般任务，如起草电子邮件。

另一家AI实验室Anthropic承认，代理可以有多种定义，从完全自主的系统到遵循预定义工作流程的系统。

Salesforce的定义更为宽泛，他们将代理称为“无需人工干预即可理解和响应客户询问的系统类型”。他们列出了六种不同的代理类型，从“简单反射代理”到“基于效用的代理”。

那么，为什么会有这么多困惑？

代理和AI一样，难以明确定义且不断变化。OpenAI、Google和Perplexity刚刚开始推出他们所谓的首批代理——OpenAI的Operator、Google的Project Mariner和Perplexity的购物代理——它们的功能范围各不相同。

IDC的Rich Villars指出，科技公司往往不拘泥于严格的定义。他在接受TechCrunch采访时表示：“他们更关心自己试图实现的目标”，尤其是在快速变化的市场中。

DeepLearning.ai的Andrew Ng认为，营销也是问题的一大原因。他说：“AI‘代理’和‘代理式’工作流程的概念原本有技术含义，但大约一年前，营销人员和一些大公司开始滥用这些术语。”

Deloitte的Jim Rowan认为，缺乏清晰定义既是机会也是挑战。它允许公司根据自身需求定制代理，但也可能导致“期望不一致”，使得衡量代理项目的价值变得困难。

Rowan表示：“如果没有一个标准化的定义，至少在一个组织内部，很难对性能进行基准测试并确保一致的结果。这可能导致对AI代理应交付内容的多种解释，可能会使项目目标和结果复杂化。最终，虽然灵活性可以推动创造性解决方案，但更标准化的理解将帮助企业更好地驾驭AI代理领域并最大化投资回报。”

遗憾的是，如果以“AI”这个术语的演变作为参考，短期内——甚至可能永远——我们都不会看到“代理”的单一定义。