硅谷对AI代理持乐观态度。OpenAI首席执行官Sam Altman表示代理将在今年“加入劳动力队伍”；微软首席执行官Satya Nadella预测代理将取代某些知识型工作；Salesforce首席执行官Marc Benioff称，通过公司各种“代理式”服务，Salesforce的目标是成为“全球第一的数字劳动力提供商”。
但似乎没有人能就AI代理究竟是什么达成一致。
概念泛化导致行业尴尬
在过去几年里，科技行业大胆宣称AI“代理”这一最新流行语将改变一切。正如AI聊天机器人（如OpenAI的ChatGPT）为我们提供了获取信息的新方式一样，Altman和Nadella等首席执行官声称，代理将从根本上改变我们处理工作的方式。
这可能属实，但这还取决于人们如何定义“智能体（agents）”，而这并非易事。与其他人工智能相关术语（如“多模态”“AGI”以及“AI”本身）类似，“agent”和“agentic”这两个词正被过度泛化，以至于变得毫无意义。
这使OpenAI、微软、Salesforce、亚马逊、谷歌以及无数围绕智能体构建整条产品线的其他公司陷入尴尬境地。来自亚马逊的智能体与来自谷歌或其他供应商的智能体并不相同，这种差异导致了混淆和客户的不满。
谷歌高级产品总监、前GitHub Copilot负责人Ryan Salva表示，他现在已经“讨厌”“智能体”这个词。Salva在接受TechCrunch采访时说：“我认为我们的行业过度使用‘智能体’一词，以至于它几乎变得毫无意义。[这是]我的一个痛点。”
各大巨头定义不一加剧混乱
代理定义的困境并非新鲜事。去年前TechCrunch记者Ron Miller在文章中问道：什么是AI代理？他指出，问题在于几乎所有构建代理的公司都以不同的方式对待这项技术。这一问题最近有所加剧：
- OpenAI：本周发表博客文章将代理定义为“能够代表用户独立完成任务的自动化系统”，然而同一周发布的开发者文档却将其定义为“配备指令和工具的LLM”。随后，OpenAI API产品营销负责人Leher Pathak在X平台表示，“助手”和“代理”这两个术语可以互换使用，进一步加剧了概念混乱。
- 微软：试图区分代理与AI助手。前者被称为“AI驱动世界”中的“新应用”，可定制以具备特定专业知识；而助手仅帮助完成诸如起草邮件等一般性任务。
- Anthropic：采取了更为直接的应对方式，指出代理“可以有多种定义方式”，既包括“在较长时间内独立运行的完全自主系统”，也包括“遵循预定义工作流的规范性实现”。
- Salesforce：拥有或许最为广泛的AI“代理”定义。据这家软件巨头称，代理是“一类无需人工干预即可理解并回应客户咨询的系统”，其网站列出了六个不同类别，从“简单反射代理”到“基于效用代理”不等。
模糊性带来的机遇与挑战
那么，为何会出现这种混乱？代理——就像AI一样——是一种模糊且不断演变的事物。OpenAI、Google和Perplexity刚刚推出它们各自视为首款代理的产品（OpenAI的Operator、Google的Project Mariner和Perplexity的购物代理），它们的能力表现可谓参差不齐。
IDC全球研究副总裁Rich Villars指出，科技公司“长期以来”并未严格遵循技术定义。Villars对TechCrunch表示：“他们更关注自己在技术上试图实现的目标，尤其是在快速发展的市场中。”
但AI学习平台DeepLearning.ai的创始人Andrew Ng认为，营销也在很大程度上应为此负责。Ng在最近的一次采访中表示：“人工智能‘智能体’和‘agentic’工作流的概念过去是有技术含义的，但大约一年前，营销人员和几家大公司开始滥用这些概念。”
德勤AI负责人Jim Rowan表示，缺乏统一的智能体定义既是机遇也是挑战：
- 机遇：这种模糊性提供了灵活性，使公司能够根据自身需求定制智能体。
- 挑战：可能导致——而且实际上已经导致——“期望错位”，并给衡量agentic项目的价值和投资回报率带来困难。
Rowan说：“如果在组织内部没有标准化定义，就很难对性能进行基准测试并确保结果的一致性。这会导致对AI智能体应交付成果的不同解读，从而可能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智能体领域，并最大化其投资回报。”
不幸的是，如果“AI”一词的演变趋势可以作为参考，那么行业似乎不太可能在短期内——甚至永远——就“智能体”的一个定义达成共识。