生成式AI雖然很早便已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注，但直到ChatGPT的出現(xiàn)，許多公司的領(lǐng)導(dǎo)層才切身感受到了大語(yǔ)言模型（LLM）帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響。面臨這種行業(yè)變革，諸多企業(yè)正爭(zhēng)先恐后地加入到這場(chǎng)潮流中，但生成式AI的進(jìn)步速度預(yù)計(jì)將遠(yuǎn)超企業(yè)適應(yīng)的步伐。人工智能的下一階段“Autonomous Agents”預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年內(nèi)將成為趨勢(shì)的主導(dǎo)力量，其帶來(lái)的變革潛力有望超越當(dāng)前的大語(yǔ)言模型。

PS：Autonomous Agents通常是指在軟件或機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，擁有一定自主決策能力的實(shí)體。它們能夠在沒有外部指令或直接人類控制的情況下，自行執(zhí)行任務(wù)或進(jìn)行決策。自主代理依靠預(yù)設(shè)的規(guī)則、人工智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等技術(shù)，來(lái)感知環(huán)境、處理信息、做出判斷，并采取行動(dòng)。

雖然目前基于大規(guī)模語(yǔ)言模型的應(yīng)用程序已經(jīng)改變了我們獲取和分享信息的方式，但它們尚未能完全獨(dú)立運(yùn)作。這些應(yīng)用程序雖能自動(dòng)處理特定任務(wù)，但仍需人來(lái)輸入指令和監(jiān)控其結(jié)果。隨著Autonomous Agents技術(shù)的發(fā)展，這些Agents整合了LLM的功能，可以重塑并自動(dòng)化整個(gè)工作流程。Autonomous Agents不僅可以規(guī)劃任務(wù)的全程執(zhí)行，還能通過(guò)應(yīng)用程序編程接口（API）與LLM進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換，監(jiān)控進(jìn)度，并借助其他數(shù)字工具實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)。它們可用于策劃、執(zhí)行并優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)，或在研發(fā)測(cè)試中進(jìn)行廣泛模擬。可以說(shuō)，Autonomous Agents是一種能感知環(huán)境并相應(yīng)做出反應(yīng)的系統(tǒng)。

如果把LLM比作強(qiáng)大的大腦，Autonomous Agents就是讓這個(gè)大腦得以實(shí)際“行動(dòng)”的四肢。

目前，Autonomous Agents技術(shù)尚未完全發(fā)展到足以廣泛應(yīng)用的成熟度，控制性和可預(yù)測(cè)性上還有待提高，但許多科技企業(yè)正不懈努力推動(dòng)其進(jìn)步。OpenAI最近發(fā)布的定制機(jī)器人項(xiàng)目，就標(biāo)志著向這個(gè)目標(biāo)邁進(jìn)的一個(gè)重大進(jìn)展。這些機(jī)器人已能夠通過(guò)外部API檢索信息，或執(zhí)行一些基礎(chǔ)動(dòng)作，例如協(xié)助完成網(wǎng)上購(gòu)物等任務(wù)。

Autonomous Agents的巨大潛力

在企業(yè)環(huán)境中，Agents自動(dòng)化一整套任務(wù)的潛力可以有多種用途，這里我們將探討兩種：減少工作流中人工干預(yù)需求的能力，以及在大規(guī)模地測(cè)試產(chǎn)品、服務(wù)和情境的能力。

為了最大化利用AutonomousAgents在自動(dòng)化工作流程中的潛力，關(guān)鍵是認(rèn)識(shí)到一旦它們與數(shù)字工具正確結(jié)合，就能實(shí)現(xiàn)有效的利用。在配置Agents的過(guò)程中，向它們提供數(shù)字工具的操作文檔，Agents則能“理解”如何操作這些工具。此后，Agents便可向這些工具發(fā)送指令，并通過(guò)API調(diào)用來(lái)獲取操作結(jié)果。換句話說(shuō)，Autonomous Agents能夠直接向企業(yè)系統(tǒng)發(fā)出指令。這種做法有可能從根本上轉(zhuǎn)變企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式，使企業(yè)能夠更廣泛地實(shí)施自動(dòng)化，并顯著減少勞動(dòng)力成本。

Autonomous Agents可以直接“告訴”企業(yè)系統(tǒng)要做什么，這可能從根本上改變公司的運(yùn)營(yíng)方式，使其能夠更全面地部署自動(dòng)化。

此外，Autonomous Agents不僅有可能超越現(xiàn)有的RPA技術(shù)，而且可能會(huì)大大擴(kuò)展其應(yīng)用領(lǐng)域。與基于嚴(yán)格的“if-then”邏輯規(guī)則運(yùn)作、適用范圍有限的RPA不同，Autonomous Agents更具有通用性。它們不受預(yù)設(shè)場(chǎng)景的束縛，也無(wú)須預(yù)先定義明確的規(guī)則。因此，Autonomous Agents帶來(lái)的自動(dòng)化將更具適應(yīng)性，能夠覆蓋更多種類的任務(wù)。

考慮到這些特點(diǎn)，Autonomous Agents未來(lái)帶來(lái)的變革或許將遠(yuǎn)超現(xiàn)今主要作為輔助工具使用的LLMs。舉個(gè)例子，在不久的將來(lái)，市場(chǎng)營(yíng)銷高級(jí)管理人員可能通過(guò)Autonomous Agents來(lái)拆分并自動(dòng)化整個(gè)工作流程。基于公司以往的市場(chǎng)活動(dòng)，Autonomous Agents能夠自主分析哪些策略成功，哪些失敗，并據(jù)此做出關(guān)于郵件設(shè)計(jì)、定時(shí)發(fā)送、圖形設(shè)計(jì)以及標(biāo)題選擇的決策。它還能識(shí)別出營(yíng)銷活動(dòng)應(yīng)當(dāng)針對(duì)的消費(fèi)者類型，并評(píng)估各項(xiàng)指標(biāo)，如郵件打開率、閱讀次數(shù)、點(diǎn)擊量和回應(yīng)情況是否值得向管理層匯報(bào)。如果活動(dòng)的結(jié)果沒有達(dá)到預(yù)定目標(biāo)，Autonomous Agents能夠獨(dú)立地重新出發(fā)，根據(jù)先前活動(dòng)的反饋創(chuàng)建一個(gè)新的、更有針對(duì)性的顧客名單。

目前企業(yè)正開始利用LLMs進(jìn)行大規(guī)模的人類行為模擬，這一點(diǎn)在使用人工智能虛擬焦點(diǎn)小組評(píng)估新產(chǎn)品或服務(wù)的市場(chǎng)適配性時(shí)尤為明顯。LLMs的使用范圍還擴(kuò)展到了學(xué)術(shù)研究，其中模擬社會(huì)系統(tǒng)的任務(wù)在傳統(tǒng)的代理基礎(chǔ)建模方法上獲得了進(jìn)一步的發(fā)展。然而，這些模擬過(guò)程仍舊需要依賴人和LLMs之間的互動(dòng)才能洞察價(jià)值，且它們有可能因LLMs訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏差而產(chǎn)生誤導(dǎo)。

Autonomous Agents技術(shù)可能成為解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵，它能夠使得在更廣泛的場(chǎng)景中實(shí)施大規(guī)模模擬成為現(xiàn)實(shí)。作為初始步驟，Agents可以承擔(dān)起設(shè)計(jì)問(wèn)卷和面試等基礎(chǔ)研究任務(wù)，創(chuàng)造出更加真實(shí)的虛擬用戶模型，這有助于使模擬活動(dòng)更加符合目標(biāo)用戶群體的真實(shí)特點(diǎn)。更重要的是，Agents的運(yùn)用可以無(wú)需人工干預(yù)，直接引導(dǎo)LLMs進(jìn)行模擬和洞察提取，這樣我們就能夠以更低的成本和更快的速度進(jìn)行一系列復(fù)雜的AI支持測(cè)試。也就是說(shuō)，Agents技術(shù)將為企業(yè)提供一個(gè)強(qiáng)大的自動(dòng)化大規(guī)模模擬工具，以便更加便捷地應(yīng)用。

然而，Autonomous Agents并不意味著會(huì)替代企業(yè)使用的深度細(xì)致的面對(duì)面定性研究方法。相反，它們通過(guò)提供低成本的精細(xì)模擬，幫助企業(yè)識(shí)別哪些問(wèn)題或議題需要利用更為耗時(shí)、成本較高的傳統(tǒng)市場(chǎng)研究方法進(jìn)行深入分析。

公司如何做好準(zhǔn)備

雖然三到五年可能在技術(shù)發(fā)展的時(shí)間線上顯得較長(zhǎng)，但對(duì)于那些需要進(jìn)行廣泛轉(zhuǎn)型并精心規(guī)劃的公司來(lái)說(shuō)，這樣的時(shí)間窗口實(shí)際上已迫在眉睫。領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)當(dāng)立即采取以下四個(gè)步驟：

1、為Agents軟件打造合適的架構(gòu)。當(dāng)前，側(cè)重于部署LLM的公司可能正專注于建立單向信息流，使得LLM能從企業(yè)系統(tǒng)中檢索信息。但是，考慮到未來(lái)Autonomous Agents的出現(xiàn)，還應(yīng)確保LLM能雙向操作，即不僅能檢索數(shù)據(jù)，還能通過(guò)API向系統(tǒng)發(fā)送指令。

2、尋找機(jī)會(huì)并準(zhǔn)備進(jìn)行試驗(yàn)。密切關(guān)注Autonomous Agents技術(shù)的最新進(jìn)展，并挑選那些即便處于早期發(fā)展階段也能進(jìn)行測(cè)試的解決方案，以此在產(chǎn)品、服務(wù)或運(yùn)營(yíng)模式上構(gòu)建新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。目前對(duì)生成式AI應(yīng)用的研發(fā)投資應(yīng)進(jìn)一步增加，以辨識(shí)那些適合未來(lái)Autonomous Agents全流程自動(dòng)化的工作流程。

3、對(duì)人員策略進(jìn)行重新配置。當(dāng)前的人工智能已能協(xié)助完成某些任務(wù)，未來(lái)Autonomous Agents的發(fā)展將實(shí)現(xiàn)工作流程的全面自動(dòng)化。在此背景下，企業(yè)在人力資源規(guī)劃時(shí)必須考慮到這一趨勢(shì)，并著力于培養(yǎng)那些長(zhǎng)期有價(jià)值的技能。特別是對(duì)于專業(yè)服務(wù)行業(yè)而言，Autonomous Agents有潛力將原本復(fù)雜的多步驟工作標(biāo)準(zhǔn)化，這些工作以前難以自動(dòng)化。因此，相關(guān)企業(yè)需要重新思考其人才招聘策略，確保其團(tuán)隊(duì)的技能配置能夠適應(yīng)自動(dòng)化帶來(lái)的改變。

4、預(yù)期社會(huì)許可的需求。確保這項(xiàng)技術(shù)廣泛部署的前提是獲得社會(huì)許可。雖然法規(guī)可能需要時(shí)間來(lái)適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步，但公司在此期間應(yīng)實(shí)施自律機(jī)制，確保技術(shù)的適當(dāng)與安全使用，無(wú)論是在內(nèi)部還是面向客戶的應(yīng)用。盡管強(qiáng)有力的自我監(jiān)管是獲得社會(huì)許可的基礎(chǔ)，但它本身并不是長(zhǎng)久之計(jì)。因此，公司還需要與監(jiān)管機(jī)構(gòu)積極合作，幫助他們制定監(jiān)管Autonomous Agents及未來(lái)類似技術(shù)使用的正確策略。

對(duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，生成式AI的迅猛發(fā)展既帶來(lái)興奮也引發(fā)擔(dān)憂，他們迫切地想要采納這項(xiàng)技術(shù)，同時(shí)也清楚地看到了其中潛在的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。而就在他們忙于應(yīng)對(duì)當(dāng)前情況的同時(shí)，生成式AI的變革僅僅拉開了序幕，預(yù)計(jì)它將以驚人的速度繼續(xù)發(fā)展，未來(lái)的趨勢(shì)已不容忽視。

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