AI代理工具有望實現大量數字流程的自動化，而這些流程目前是由辦公室工作人員操作的。但對于面臨工作方式又一次轉變的企業來說，區分長期潛力與短期現實可能是一項挑戰。

AI代理很快就會變得無處不在，復雜業務流程實現自動化，為員工處理日常任務——至少這是各種軟件廠商的說法，這些廠商正在迅速將智能機器人添加到各種工作應用中。

許多公司似乎意識到了這個趨勢。根據IDC的報告顯示，未來三年內全球2000強企業中至少有40%的企業將使用AI代理和代理工作流程來實現知識工作的自動化，從而使這個流程的生產率翻一番——至少是在成功實施這項技術的情況下。

如果AI代理技術不負眾望，企業將面臨組織工作方式的重大轉變。

IDC未來辦公研究副總裁Amy Loomis表示：“人們不僅會被要求采用一項新的技術，還被要求改變他們的工作方式，我認為廠商們并沒有完全意識到AI在多大程度上改變了誰做什么以及如何做。”

什么是AI代理？

從基本層面上講，AI代理可以看作是已經嵌入在許多工作場所軟件應用中的AI工具的下一個發展階段——助手或者copilot根據人類的指示生成內容或檢索信息，例如總結文檔和起草電子郵件等。

另一方面，自主AI代理可以在很少或者根本不需要人類工作者輸入的情況下完成復雜的多步驟任務，將大型語言模型與工作流自動化觸發器以及操作相結合，目標是創建智能且能力強大的助手，可以獨立地或者在最少人工監督下規劃、推理和執行工作任務。

AI助手、顧問和代理具有不同的功能和用例（IDC）

標普全球市場情報公司勞動力生產力與協作研究總監Chris Marsh表示：“長期以來，我們一直在談論辦公——繁忙的工作，妨礙你實際的辦內容，我認為現在有一個真正的機會，可以通過讓代理把所有這些繁瑣的工作自動化，來真正加速高價值的工作。”

然而，準確定義代理可能是一件很棘手的事情：基于大型語言模型的代理是一種新興技術，被標記為“代理”的工具的復雜程度，以及廠商和媒體對相關術語的應用之間，存在著一定的差異。

與第一波生成式AI工具一樣，企業將如何使用這項技術也存在疑問。IDC分析師指出，企業對AI代理的性能表現持懷疑態度，同時還存在隱私問題、定價不明確、以及在理解知識型工作如何在“傳統記錄業務流程之外”進行方面的技能差距。

盡管如此，德勤預測，那些采用了通用AI的企業中，有25%的企業將在2025年啟動“代理AI”試點或者概念驗證，到2027年這一比例將增長到50%。德勤在本周發布的一份報告中表示：“在某些行業和某些用例中，某些代理AI應用可能會在2025年實際應用于現有工作流程，尤其是在下半年。”

要實現代理AI承諾的“實質性收益”，則需要“團隊和企業在適應這個世界方面投入大量開銷”，Marsh說。“還有一個更大的問題……你是否擁有了正確的數據架構？是否擁有正確的集成策略，來真正步入代理AI的下一階段？”

代理即將到來

在過去一年中，構建和管理AI代理的選擇迅速猛增。

無論是初創公司還是成熟的技術公司，都已經提供了用于構建AI代理的專用框架和開發平臺。機器人流程自動化軟件廠商則一直把代理吹捧為下一代智能自動化工具。

最近，企業軟件廠商也在他們的應用中添加了無代碼平臺。

Salesforce最近舉行的Dreamforce大會把Agentforce作為核心主題，推出了用于構建AI代理的低代碼工具Agent Builder，近日微軟也在推出了Copilot Studio“自主代理”構建器的公開預覽版。

這可能只是個開始：Gartner預測，到2028年有三分之一的企業應用將包含“代理AI”，而2024年這一比例還不到1%，因此日常工作決策中將有15%是自主做出的。

代理也開始出現在各種辦公室工作人員經常使用的數字工作應用中。Asana、Atlassian、Box和Slack近幾個月來率先宣布推出了此類功能。IDC的Loomis表示：“從某種程度上來說，它將融入到你正在使用的各種生產力應用中例如 [Microsoft 365] Copilot。”

然后是來自Anthropic和OpenAI等公司的代理，承諾真正接管用戶的計算機并代表他們在多個應用中執行任務。

有如此多的工具正在開發中或者已經進入市場，那些努力跟上這一發展步伐的企業之間會產生一定程度的混亂。

Loomis說：“廠商們正在宣布推出各種不同的代理，你可以想象買方的感受：不是‘俄羅斯人來了，俄羅斯人來了’，而是‘代理來了，代理來了’，他們整天被所有這些新產品、所有這些新術語、以及所有這些生產力上的承諾狂轟亂炸。”

軟件廠商在這個階段也對“代理”一詞給出了不同的解釋，那些已經進入市場的工具則表現出廣泛的復雜性和自主性。

微軟在上個月的發布會上給出了一個咨詢公司麥肯錫客戶入職代理的示例。當收到客戶電子郵件時，代理工作流程便會開始運行，代理會從電子郵件中提取相關詳細信息并執行一系列步驟：檢查以前的互動內容、總結客戶需求、以及確定與客戶會面的相關麥肯錫員工。然后，它會編寫并向員工發送一封包含相關客戶詳細信息的電子郵件。

麥肯錫聲稱，這個代理可以把前置時間縮短90%，管理工作縮短30%。

微軟還開發了其他功能更有限的代理。例如，Microsoft 365 Copilot中提供的預構建員工自助服務代理可以代表用戶采取一些行動（例如更新人力資源檔案），但主要用作AI助手，根據對Workday和ServiceNow等應用中的文檔和數據的訪問，來響應用戶查詢。

同樣地，SharePoint代理基本上充當定制的AI助手，幫助員工從選定文件中檢索信息。近日，微軟在Ignite大會上宣布推出了Microsoft 365應用的幾款代理之一——Teams Facilitator筆記代理，雖然微軟表示，它最終將“端到端”地管理會議，但最初版本聽起來與Copilot AI助手在協作應用中已經可以做的事情并沒有太大的不同。

當然，這些可能都是很有用處的功能，但只是代理營銷方式的不同示例。

又一場工作場所轉型迫在眉睫

很多即將進入商業應用和辦公應用的代理構建工具幾乎不需要專業知識，這種可訪問性意味著越來越多的辦公者可以管理和協調自己的代理。

一些軟件廠商聲稱，所有知識型工作者都將構建代理來幫助他們完成工作。

微軟企業應用副總裁Bryan Goode上個月表示：“我們認為未來每個人都需要能夠創建代理，就像每個人都可以在Microsoft 365中創建電子表格或演示文稿一樣。”除了Copilot Studio應用之外，微軟還在Microsoft 365 Copilot助手中添加了一個“輕量級的”代理構建器，旨在鼓勵更多員工使用來自AI助手BizChat界面的自然語言提示來創建代理。

IDC最近在一份報告預測，由于引入了能夠“自主和交互”執行任務的AI代理，未來幾年“知識型工作者處理日常任務、面向項目的任務和工作流程的方式，將發生變革性的轉變”。

“隨著對低效流程和缺乏技術支持的不滿情緒不斷增加，員工很快就會意識到，他們可以利用大型語言模型的新功能來對部分工作進行自動化和增強，”報告作者這樣寫道。

IDC分析師預測，到明年年底，沒有開發經驗的知識工作者中，有20%將打造他們自己的代理工作流程。分析師在報告中表示：“盡管缺乏正式的開發經驗，[知識型工作者]仍將利用大型語言模型的力量，以對話的方式創建個性化的代理工作流程。”這意味著用通俗易懂的語言描述“任務、流程、問題和目標”，語言模型再將其轉化為運行個人AI代理所需的代碼、腳本或自動化例程。

盡管他認為各種類型的工作者都有可能創建代理來提高個人生產力，但標普的Marsh表示，在大多數情況下，構建代理對關鍵業務流程實施自動化的工作者，可能只占很小一部分。“因此，如果銷售團隊需要大量工作流程自動化，那么很可能是銷售運營人員或營銷職能部門的營銷運營人員來做這件事，”他說。

AI代理將處理一系列業務流程，從相對簡單流程到復雜流程（微軟）

代理的引入將要求企業和員工適應知識型工作開展方式的另一項重大變化。對于很多組織來說，向混合遠程模式的轉變尚未完成，而大多數企業中，最初的生成式AI助手浪潮才剛剛開始，將AI代理注入業務流程將進一步顛覆辦公模式。

“從長遠來看……我真的相信我們將開始改變企業的工作流程，從以人為主導轉變為以AI為主導，”波士頓咨詢集團董事總經理、高級合伙人Matthew Kropp表示。

新自動化技術的部署，不可避免地也增加了失業的可能性。盡管代理有可能實現工作流程的自動化，但IDC的Loomis預計，該技術將重塑而不是取代各種工作崗位。

“這并不意味著你會失業，而是讓你專注于不同的事情，你的工作是管理或開發自動化。因此，在一定程度上，人們必須變得更加精通技術。”

Forrester Research副總裁、首席分析師Craig Le Clair預測，凈就業崗位數量將保持不變或有所增加，但日益先進的自動化最終將導致所需角色類型的重大轉變。

“代理將主要影響數字精英，即專業人士，以及‘中層員工’，他們在中臺和后臺執行那些較低級別的認知任務，這些將帶來最大的轉變，”《Random Acts of Automation》一書的作者Le Clair這樣表示。

“AI不會導致工作崗位大量減少——我認為我們已經意識到，我們無論如何都無法真正預測這一點——它更多的是讓中層員工要么進入一線，要么以積極的方式讓成為AI操作員的中層員工能夠得到晉升……‘數字精英’將面臨專業資格重要性降低的挑戰，”他說。

AI代理是否已經準備好部署？

雖然自動化在未來改變工作方式方面具有巨大潛力，但企業的近期現實情況卻有所不同。

第一代生成式AI助手和copilot現在已經陷入Gartner所謂的“幻滅低谷”，很多項目仍處于試點階段，原因出于多種因素：例如變更管理、投資回報率不明確、以及各種安全考慮。然后是語言模型“產生幻覺”答案的傾向性，部署AI代理時將面臨許多相同的挑戰。

例如，對于讓基于大型語言模型的代理自主行動并訪問業務系統，企業是持謹慎態度的，這一點可以理解的，即使在編程執行操作方面會受到限制。

目前，大多數企業都希望有某種形式的人工監督。“至少現在，在沒有‘人為干預’的情況下，你不會部署這種技術，”Kropp說，這意味著人類工作者可以看到代理的行為，代理在采取更冒險的行動之前會征求人類工作者的意見。話雖如此，Kropp相信，隨著技術的成熟，AI幻覺問題的重要性將逐漸減弱，代理推理能力也會迅速提高。

在此過程中可能會面臨很多挑戰，但Marsh預計，AI和自動化的結合，最終將對工作方式產生“深遠”的影響——甚至比最近新技術引發其他辦公模式的影響更為深遠。

“我認為生產率確實提高了，我認為這是實實在在的……如果想想過去五年發生的所有變化，這無疑是最大的變化，”他說。