本文作者:郑镇涛,加我领取 20 万字 AI 电商知识库,微信:7838053
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今天是来上海参加 WAIC 的第一天,人山人海的现场真的让人感受到时代的浪潮向我汹涌袭来。
今天信息密度非常高,几乎所有的 AI 大厂都在这里有展位,我挨个看了一下大家最新的产品,其中还有一些是还没有上线正在内测中的产品,逛了一天下来最大的感受就是: agent 时代真的来了,不过也才刚刚开始,电商老板们并不一定要马上上车。
为什么这么说?
不管是各家的产品介绍、路演、嘉宾分享,几乎每个人都会提到的一个词就是 agent , agent 已经成为了一种新的生产力,过去是人类在干活,而 agent 时代是 AI 在干活,人类做决策,每个人都可以是老板,手底下拥有一堆的 AI 员工。
在逛展的时候,看了各家的产品,发现大家都在干一件事情:为 agent 做产品
WPS 做了一个类似 Codex 的 agent 客户端,但是他跟 Codex 很大的区别就在于,他可以把很多人和很多 agent 拉到一个群里,人和 AI 在一块协作,并且共享上下文和知识库,可以无缝衔接公司其他同事跟 agent 的对话,不需要人在中间转发。
这让我联想到前段时间有个程序员朋友跟我说的一个笑话,他要跟其他公司的一个程序员对接一个网站的需求,在对面的产品里加入自己产品的一些东西,中间需要多轮沟通,修 bug ,双方都是用 Claude Code 和 Codex 这样的 agent 在写代码,所以遇到问题都是让 agent 去解决,然后 A 的 agent 提出一个问题,就转发给 B 的 agent 去解决,人类在中间差不多只是个转发的作用,我们戏称为 A2A ,现在好像这种情况正在变得越来越多(描述可能不准确,大概是这么回事)。
阿里也做了一个智能体的协作平台,可以让多个智能体在同一个网络中去协作,甚至进化。我记得飞书也有类似的功能,可以把多个智能体拉到一个群里,让智能体自动地去协作。
除了这些大厂以外,还看到了很多关于 agent 的创业项目,这个 agent 的广播就是一个。我理解它是一个给 agent 的信息平台,传统的互联网都是为人类设计的,对 agent 并不友好,需要花费大量的 token ,而且效率比较低。 EigenFlux 把互联网信息做了一轮提纯,过滤掉垃圾和危险信息,生成适合 Agent 阅读的高纯净信号。 Agent 直接接收提纯后的信号,不需要再自己去“拆包装”, Token 消耗自然大幅下降。而且通过广播的形式,可以让 agent 跟 agent 之间直接去通信,信息流通的效率极大提高,感兴趣的可以看看他们的文章介绍:介绍 EigenFlux:首个 Agent 全球通信和广播网络开始公测
或者直接复制这段提示词安装去试用一下:
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agent 虽然特别好,也是 AI 行业一个最新趋势,但是目前还处于非常早期的阶段。电商人毕竟不是搞技术出身,花时间去研究最新的技术并不是特别有必要,不如好好梳理业务,等飞书、阿里、 WPS 这样的大厂做出成熟产品以后再去落地也不迟。现阶段不要说多 agent 的协作了,公司内部能有几个装上 Codex 的都算是比较先进的了。让子弹飞一会,然后再花钱买成熟的解决方案就好了。比起技术和工具,还有一个更重要的问题。
在晚上蚂蚁开源组织的 agent 创业局,有一个分享嘉宾提到: AI 作为一种新的“能力源”,确实极大提升了个体效率,但放到组织层面,整体效率仅提升了 10%–20%,远未达到数量级的突破。原因不在于 AI 本身不够强,而在于组织的架构、工作流程和协作方式还停留在“前 AI 时代”, AI 只是被嵌入了旧体系,而不是重构了体系。
这位嘉宾还举了一个很有意思的例子:
19 世纪末电力发明后,工厂效率在大约 40 年里都没有质的飞跃。核心原因是:工厂只是把能源从蒸汽换成了电力,整体架构依然沿用蒸汽时代的设计——工厂外面还是那套轮盘传动装置,只是动力源变了。直到福特发明流水线,把电力能源深度融入工厂设计,效率才实现数量级提升。
当前的 AI 正处于“电力刚发明”的阶段:个体用上了 AI 这个新动力源,但组织的“工厂结构”没变。
现在很多企业做的,是给旧工厂里的每个工人发一台更快的机器;真正的 AI 组织变革,则是重新设计整条流水线。
所以比起去学习 agent ,思考 agent 时代的组织应该如何重新设计可能是更重要的。当然这个前提也是老板对于 agent 的能力和未来非常熟悉,所以老板还是得自己先把 agent 用起来。
目前组织层面 AI 落地的三大阻力
以上就是今天逛 WAIC 的感悟啦,有点碎、离业务也有点远,但是我感觉还是很有用的,既要脚踏实地,也要心怀远方。
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参考链接
[1] EigenFlux :首个 Agent 全球通信和广播网络: https://mp.weixin.qq.com/s/JTqQo8tTQvv9v3vsREcXuQ

