从AI炒作到实用性：企业必须优先考虑Flash的拟合
随着我们更深入地进入自主转型时代，AI代理人正在重塑业务的运作和产生价值。但是，随着一群供应商在吹捧他们的“ AI代理商”，很难筛选噪音，并指出这些系统可以真正做什么，并且至关重要的是，我们应该如何使用它们。
它不像列出自动化和测试AI代理针对基准测试的任务那么简单。就像选择喷气式飞机快速前往杂货店一样，我们需要更批判地考虑如何将AI整合到我们的工作中。
为什么我们不应该尝试用AI代理代替我们的工作
每个组织都致力于为其客户，合作伙伴和员工带来价值。鉴于其所服务的人的需求和欲望，该价值只是组织可能创造的片段。
当员工以明天的任务列表以及他们必须剥夺的另一个任务列表结束时，如果他们解决了，则可能会增加价值的任务列表 - 显然，潜在价值和实际价值创造之间存在差距。这在表上留下了未开发的值。
实施AI代理的明显起点是查看现有的工作及其产生的价值。很容易看到直接的好处：自动化任务可以更快或更可靠地完成它们。尽管这种方法是转型策略的一部分，但许多组织属于陷阱仅着重于增强他们已经创造的价值。如下图所示，这将他们的愿景和投资限制在其潜力的一小部分中，这使许多可寻址价值未被触及。
人类和机器具有独特的优点和劣势。合作以将其工作流与业务，技术和行业合作伙伴重新设计的公司将胜过那些在不扩大其总价值输出的情况下自动化现有价值的人。
通过SPAR框架了解AI代理功能
为了揭开AI代理的功能，我们已经开发了SPAR框架：感官，计划，行动和反思。该模型回应了人类追求目标的方式，并提供了直接的镜头来查看AI代理操作。
感应
正如我们利用感官了解周围环境一样，AI代理商从他们的环境中收集数据。他们检测触发因素，收集相关信息并在其操作上下文上保持标签。
规划
感知后，AI代理不会急于采取行动。与人类权衡选择权类似，这些代理商根据其目标和限制来分析数据，以对如何实现目标做出战略决策。
表演
执行操作的能力将AI代理与单纯的分析工具区分开。他们可以协调各种工具和系统来执行任务，实时监视其进度，并根据需要进行调整以保持正轨。
反思
可以说，最先进的功能是从经验中学习的能力。精致的AI代理可以根据证明有效的方法来评估其性能，仔细检查结果并完善其方法，从而促进了持续改进的循环。
AI代理的力量在于这四个功能的无缝集成，从而使他们能够通过越来越多的技巧来解决复杂的目标。这种方法与现有的，通常优化的过程形成鲜明对比，即增量改进可能会产生有限的收益。探索价值创造和市场发展的新途径可能会导致指数增长。
建立您的AI代理策略的5个步骤
许多技术人员，顾问和业务领导者遵循的传统方法的传统方法具有87％的失败率：
- 列出要解决的问题；
- 或者：
- 检查您的数据；
- 选择潜在用例；
- 评估ROI，可行性，成本和时间表的用例；
- 选择一部分用例并投资执行。
这种方法似乎很听起来，因为它被广泛接受为最佳实践，但证据表明它没有效果。是时候采取新策略了：
- 考虑到您的核心竞争力以及市场的监管和地缘政治格局，您可以将组织可以交付给客户和合作伙伴的总潜在价值。
- 评估您组织的当前价值创造。
- 确定可能创造新的，重要价值并潜在开放新市场的前五名机会。
- 评估这些机会的投资回报率，可行性，成本和时间表，以开发AI代理解决方案（根据需要重复步骤3和4）。
- 选择一个价值案例的子集并承诺执行。
用AI创建新值
踏上自主转型的旅程并不是一个种族，而是一种战略发展，组织能力与技术进步相结合。通过清楚地了解价值和有条不紊地扩大野心，您的组织可以在AI代理时代蓬勃发展。
Brian Evergreen是自主转型的作者：在人工智能时代创造更人性化的未来
Pascal Bornet是代理人人工智能的作者：利用AI代理人重塑业务，工作和生活
Evergreen和Bornet以及Cassie Kozyrkov一起提供了有关AI代理的新在线课程：领导者的代理人人工智能
相关文章
谷歌AI跃升内幕：Gemini 2.5思维更深、表达更智能且编码更快
谷歌迈向通用人工智能助手愿景的步伐越来越近在今年的谷歌I/O大会上，谷歌透露了对其Gemini 2.5系列的重大升级，尤其侧重于提升其在各个维度上的能力。最新版本——Gemini 2.5 Flash和Gemini 2.5 Pro——现在比以往任何时候都更加聪明和高效。这些进步使谷歌离实现其创造一个能够无缝理解上下文、规划和执行任务的通用人工智能助手的目标更近
深度认知发布开源AI模型，已名列前茅
深度思睿推出革命性AI模型旧金山一家尖端的人工智能研究初创公司深度思睿（Deep Cogito），在其发展历程中迈出了开创性的一步，正式推出了其首条开源大型语言模型（LLMs）系列，命名为Cogito v1。这些模型经过Meta的Llama 3.2微调，具备混合推理能力，既能快速响应，也能进行内省思考——这一特性让人联想到OpenAI的“o”系列和DeepS
微软在Build 2025大会上宣布推出50多款AI工具构建‘主动网络'
微软在Build大会上发布开放自主网络愿景今天早上，微软在其年度Build大会开幕式上做出了大胆的声明：“开放自主网络时代”的到来。在超过50项公告的大规模发布中，这家科技巨头概述了一项全面的战略，旨在成为这一变革运动的核心。从GitHub和Azure到Windows和Microsoft 365，每条产品线都获得了更新，旨在推动AI代理技术的发展。这些代理承
评论 (0)
0/200
随着我们更深入地进入自主转型时代，AI代理人正在重塑业务的运作和产生价值。但是，随着一群供应商在吹捧他们的“ AI代理商”，很难筛选噪音，并指出这些系统可以真正做什么，并且至关重要的是，我们应该如何使用它们。
它不像列出自动化和测试AI代理针对基准测试的任务那么简单。就像选择喷气式飞机快速前往杂货店一样，我们需要更批判地考虑如何将AI整合到我们的工作中。
为什么我们不应该尝试用AI代理代替我们的工作
每个组织都致力于为其客户，合作伙伴和员工带来价值。鉴于其所服务的人的需求和欲望，该价值只是组织可能创造的片段。
当员工以明天的任务列表以及他们必须剥夺的另一个任务列表结束时，如果他们解决了，则可能会增加价值的任务列表 - 显然，潜在价值和实际价值创造之间存在差距。这在表上留下了未开发的值。
实施AI代理的明显起点是查看现有的工作及其产生的价值。很容易看到直接的好处：自动化任务可以更快或更可靠地完成它们。尽管这种方法是转型策略的一部分，但许多组织属于陷阱仅着重于增强他们已经创造的价值。如下图所示，这将他们的愿景和投资限制在其潜力的一小部分中，这使许多可寻址价值未被触及。
人类和机器具有独特的优点和劣势。合作以将其工作流与业务，技术和行业合作伙伴重新设计的公司将胜过那些在不扩大其总价值输出的情况下自动化现有价值的人。
通过SPAR框架了解AI代理功能
为了揭开AI代理的功能，我们已经开发了SPAR框架：感官，计划，行动和反思。该模型回应了人类追求目标的方式，并提供了直接的镜头来查看AI代理操作。
感应
正如我们利用感官了解周围环境一样，AI代理商从他们的环境中收集数据。他们检测触发因素，收集相关信息并在其操作上下文上保持标签。
规划
感知后，AI代理不会急于采取行动。与人类权衡选择权类似，这些代理商根据其目标和限制来分析数据，以对如何实现目标做出战略决策。
表演
执行操作的能力将AI代理与单纯的分析工具区分开。他们可以协调各种工具和系统来执行任务，实时监视其进度，并根据需要进行调整以保持正轨。
反思
可以说，最先进的功能是从经验中学习的能力。精致的AI代理可以根据证明有效的方法来评估其性能，仔细检查结果并完善其方法，从而促进了持续改进的循环。
AI代理的力量在于这四个功能的无缝集成，从而使他们能够通过越来越多的技巧来解决复杂的目标。这种方法与现有的，通常优化的过程形成鲜明对比，即增量改进可能会产生有限的收益。探索价值创造和市场发展的新途径可能会导致指数增长。
建立您的AI代理策略的5个步骤
许多技术人员，顾问和业务领导者遵循的传统方法的传统方法具有87％的失败率：
- 列出要解决的问题；
- 或者：
- 检查您的数据；
- 选择潜在用例；
- 评估ROI，可行性，成本和时间表的用例；
- 选择一部分用例并投资执行。
这种方法似乎很听起来，因为它被广泛接受为最佳实践，但证据表明它没有效果。是时候采取新策略了：
- 考虑到您的核心竞争力以及市场的监管和地缘政治格局，您可以将组织可以交付给客户和合作伙伴的总潜在价值。
- 评估您组织的当前价值创造。
- 确定可能创造新的，重要价值并潜在开放新市场的前五名机会。
- 评估这些机会的投资回报率，可行性，成本和时间表，以开发AI代理解决方案（根据需要重复步骤3和4）。
- 选择一个价值案例的子集并承诺执行。
用AI创建新值
踏上自主转型的旅程并不是一个种族，而是一种战略发展，组织能力与技术进步相结合。通过清楚地了解价值和有条不紊地扩大野心，您的组织可以在AI代理时代蓬勃发展。
Brian Evergreen是自主转型的作者：在人工智能时代创造更人性化的未来
Pascal Bornet是代理人人工智能的作者：利用AI代理人重塑业务，工作和生活
Evergreen和Bornet以及Cassie Kozyrkov一起提供了有关AI代理的新在线课程：领导者的代理人人工智能
谷歌AI跃升内幕：Gemini 2.5思维更深、表达更智能且编码更快
谷歌迈向通用人工智能助手愿景的步伐越来越近在今年的谷歌I/O大会上，谷歌透露了对其Gemini 2.5系列的重大升级，尤其侧重于提升其在各个维度上的能力。最新版本——Gemini 2.5 Flash和Gemini 2.5 Pro——现在比以往任何时候都更加聪明和高效。这些进步使谷歌离实现其创造一个能够无缝理解上下文、规划和执行任务的通用人工智能助手的目标更近
深度认知发布开源AI模型，已名列前茅
深度思睿推出革命性AI模型旧金山一家尖端的人工智能研究初创公司深度思睿（Deep Cogito），在其发展历程中迈出了开创性的一步，正式推出了其首条开源大型语言模型（LLMs）系列，命名为Cogito v1。这些模型经过Meta的Llama 3.2微调，具备混合推理能力，既能快速响应，也能进行内省思考——这一特性让人联想到OpenAI的“o”系列和DeepS
微软在Build 2025大会上宣布推出50多款AI工具构建‘主动网络'
微软在Build大会上发布开放自主网络愿景今天早上，微软在其年度Build大会开幕式上做出了大胆的声明：“开放自主网络时代”的到来。在超过50项公告的大规模发布中，这家科技巨头概述了一项全面的战略，旨在成为这一变革运动的核心。从GitHub和Azure到Windows和Microsoft 365，每条产品线都获得了更新，旨在推动AI代理技术的发展。这些代理承
