最近面试还有跟一些朋友聊下来,我越来越觉得,AI 后面真正能落地的大方向,应该还是 ToB 。
因为企业内部其实有大量流程,本质上就是:
- 来回沟通
- 查数据
- 填系统
- 跟进状态
- 跨部门协作
这些事情不需要特别强的创造力,但非常消耗人。
而且很多流程天然就是 SOP 化的。
所以我现在越来越觉得,AI 最适合干的事情,其实就是做“数字员工”。
但我最近自己在做 Agent Runtime 的时候发现,现在很多 Agent Demo 最大的问题不是模型不够聪明,而是根本没办法真正进企业。
因为一旦开始接真实系统,就会出现很多问题:
- 权限怎么控制
- Tool 怎么隔离
- 长任务怎么恢复
- 多 Agent 怎么协同
- Memory 冲突怎么办
- 出错之后谁接管
- 怎么审计
这些东西不解决,Agent 基本只能停留在 Demo 。
所以我现在做的这个 Runtime ,核心思路其实不是“超级 Agent”,而是把 Agent 当成员工。
有点类似 MoE 的思路。
Runtime 会先做意图路由,再把任务分给不同领域的员工:
- 客服员工
- HR 员工
- 财务员工
- 数据员工
每个员工只负责自己领域内的事情,然后自己去做:
- 任务拆解
- planning
- tool 调用
- memory 检索
- 状态管理
而 Runtime 负责更底层的东西:
- 权限
- 审计
- sandbox
- 状态持久化
- 多 Agent 协同
- 人类接管
我现在越来越觉得,未来企业里真正重要的可能不是“一个超级 AI”。
而是一套可控的数字员工系统。
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