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AI智能体的未来，或许不是“越多越好”，而是“越强越好”。越来越多企业发现，与其部署大量执行单一任务的智能体，不如持续为现有智能体注入新技能，让它们不断进化。随着数据积累和自主式AI能力提升，智能体正在突破原有边界，从自动化工具变成企业知识与决策伙伴，但与此同时，如何管理智能体扩张、定义技能与智能体的边界、建立治理框架，将成为企业迈向AI规模化应用的关键挑战。
这是近期在旧金山举办的Snowflake峰会上，一个由行业变革者组成的小组所探讨的挑战之一，该峰会聚焦于寻找将AI和自主式AI从原型开发推向生产环境的投资回报率。新思科技的CIO Sriram Sitaraman提醒道：“你在思考‘技能’还是‘智能体’时必须谨慎。你是想自动化某件事，还是想真正创建一个智能体——这涉及完全不同的成本结构、使用模式和治理等方方面面？”
他接着说，机遇——同时也是挑战——在于AI智能体很容易就会超出最初为它们设定的边界。“自动化是非此即彼的，你可以给人类下达指令，但对于智能体来说，情况要复杂一些。自主式智能体会引导你走上一条路径，所以你必须小心。”
虽然重点一直是为每个目的创建并释放一个智能体，但各企业发现添加技能更具生产力。Fanatics公司数据副总裁Maddie Want表示：“技能已被证明是一种更敏捷、更小的价值单位。”可以从现有智能体中提取的更细粒度技能的例子包括：“将某一特定知识编码化并在整个企业内共享。我们现在的讨论是：这需要是一个智能体，还是仅仅是一项技能？很多时候，它只是一项技能。”
Sitaraman的团队大约在一年前就开始发现，“AI能够完成工作，非常擅长做初级员工的工作——能够运行快速查询、创建图表、制作图表，并能得出洞察。”当时，他们开始部署各种智能体，例如为财务部门运行报告的营收智能体，以及为支持其数据中心的工单系统提供支持的调试智能体。
新思科技团队现在正朝着“知识智能体”的概念推进，该智能体可以“在多个维度——质量、时效性、成本效益——上部署”。他提到，以前各企业不得不在这三个维度中选择两个，放弃第三个。“通过聚焦数据，我们能够让所有三个指标都向更积极的方向发展。”他说道。
AI在扩展规模时会变得更好——而不是被稀释。“你投入多少数据量都无关紧要，因为AI是真正的线性扩展，”Sitaraman说，“它拥有的数据越多，做出的决策就越好。”
这种AI智能体质量的提升在Fanatics公司显而易见，Want在该公司负责博彩和游戏部门的数据工程、数据科学和机器学习。“随着时间推移，我们在上下文层上需要投入的程度正在降低，”她说道，“智能体在能够开始自主回答问题之前所需的监督程度也在降低，而我们衡量答案准确性的能力正在提升，我们可以在不查看的情况下对答案更有信心。”
与此同时，智能体的范围也在扩大。“范围有限的智能体、纯粹的分析智能体和用户希望进一步拓展、做更多事情的智能体之间的界限正在模糊，”Want说，“比如融入运营用例，因为信息就在那里。你可以立即采取行动。”
智能体的角色可以向意想不到的方向扩展。“永远不要低估一个智能体能做什么，”Sitaraman继续说道，“你可能有一个销售运营智能体，但没有什么能阻止它成为一个销售分析智能体，或者一个销售其他什么的智能体。”这不是一个可以随意发展的过程：框架对于以自主式的工作为基础来扩展范围的意图和上下文至关重要。
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