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NLW on the Future of AI Agents
2025/2/24
The AI Daily Brief (Formerly The AI Breakdown): Artificial Intelligence News and Analysis
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Nathaniel Whittlemore (NLW)
我对于AI智能体的定义非常明确，我认为不必纠结于术语的精确性。人们通常将AI分为两类：一类需要人工操作，另一类可以自动完成任务。企业领导者在考虑部署AI智能体时，也主要关注这两类。
目前，企业对AI智能体的需求主要集中在自动化处理重复性任务上，而非复杂的多智能体协同工作流程。企业应该从自动化处理简单的、重复性任务开始，逐步探索AI智能体的应用。
我们应该将现有的工作流程进行“agent化”，逐步用AI智能体增强或替代部分工作。例如，我们可以将AI融入到播客制作流程中，从AI辅助逐步过渡到AI自动化。
即使对于AI经验不足的企业，也可以从一些简单的应用场景开始，例如利用AI进行头脑风暴。
在Superintelligent，知识库的自动化是目前最接近完全自动化的流程，但仍然需要人工参与。Twitter上的用户反馈对评估AI智能体的实用性很有帮助。
Deep Research等工具是未来的一部分，但需要持续实验和迭代才能找到最佳应用场景。Deep Research的局限性在于缺乏对当代期刊的访问，以及在快速变化的领域可能出现信息滞后。Deep Research的应用场景非常广泛，需要时间去探索其在不同领域的适用性。AI的幻觉问题对企业的影响远大于消费者，因为企业对信息的准确性要求更高。
企业对AI评估的利用率仍然不足，很多企业尚未建立完善的评估体系。企业在部署AI智能体时，容易对其实现能力抱有不切实际的期望。企业在AI实施过程中面临的主要挑战包括数据准备、隐私安全和员工采用率。许多企业缺乏支持AI工具使用的基础设施，导致工具利用率低。
企业应积极探索各种工具和方法来解决AI安全问题，包括构建内部解决方案。由于现成的垂直领域AI解决方案可能还不够成熟，企业可能会选择自行构建解决方案。
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