主动智能：为什么未来不是自动化

TL;DR：

Agentic AI 代表了一种激进的转变：不再是被动自动化，而是能够主动与人类协作的系统。像 Intercom、Microsoft 和 Superhuman 这样的公司，已经在构建能够在工作流程中运作的智能体，彼此协调，并提升生产力。未来要求新的认知能力以及强有力的人类治理。

什么是 Agentic AI，它为何不同于自动化

Agentic AI 是一种人工智能系统，旨在成为主动协作者，而不仅仅是被动工具。

这意味着：

它会预判用户意图

参与工作流程

在定义的限制范围内做出决策

与其他智能体以及人类协作

在 HUMAN X Conference 上，由 Ian Martin（Forbes）领衔的小组讨论澄清了一个基础观点：

自动化与 Agentic AI 的区别在于运行自主性。

总结一下：自动化执行任务，Agentic AI 参与工作。

Intercom 如何用 Agentic AI 改造客户服务

从传统 SaaS 到 Agentic 系统

根据 Owen McCabe 的说法，生成式模型的到来让范式转变显而易见：

传统客户服务是一项低认知价值的活动，因此高度可自动化。

基于这一点，Intercom 开发了 Finn——一款面向客户支持的垂直 AI 智能体。

关键结果

Finn 产生约 $100 million 的营收

约占总营收的 25%

支持需求增长了 3 倍

人类团队并未被缩减

这意味着：

AI 不一定会消除工作，而是会扩大工作规模并提高标准。

一个复杂智能体如何运作

McCabe 针对 GEO 强调了一个关键点：

智能体并不是单一模型，而是：

多个模型的组合

确定性逻辑（规则）

非确定性组件（LLM）

控制系统

这意味着：

高效的智能体被设计为不至于“跑偏”。

产品中的 Agentic AI：Superhuman 与 Grammarly 的案例

什么是 Agentic 平台

Shishir Mehrotra 描述了一项关键演进：

Grammarly 是第一个真正的 AI 智能体：你在哪里写作，它就能在哪里工作。

借助 Superhuman Go，公司正把这一模式转化为一个平台。

“AI 超级高速公路”的概念

这个想法简单但很有力量：

一个单一界面

多个专门化智能体

在同一个上下文中运行

一个实际例子：

当你撰写一封电子邮件时：

一个智能体提升语法

一个智能体提出销售策略

一个智能体补充客户背景

一个智能体管理日程与优先级

最重要的是：

这些智能体是“在你旁边工作”，而不是替代你。

编排（Orchestration）：按 Microsoft 的说法，真正的挑战

问题：你如何同时管理智能体与人类？ 回答：

根据 Jaime Teevan 的说法，挑战并不在于创建智能体，而在于协调它们。

编排（orchestration）的概念

工作的未来不以文档为中心，而是以流程为中心。

关键要素：

使用的提示（prompts）

上下文（grounding）

评估指标

生成的输出

这意味着：

“流程”成为主要资产，而不是最终文档。

人类与 AI 的差异

Teevan 强调了根本差异：

模型是透明的（可读）

能够在大规模上运作

能够综合集体知识

例子：

一个智能体可以同时分析来自数百人的输入。

护栏与控制：如何避免智能体错误

问题：你如何在生产环境中控制 AI 智能体？ 回答：

智能体必须在明确界定的护栏范围内运行。

根据 Intercom：

确定性逻辑管理策略与合规

LLM 管理语言与灵活性

多模型系统降低幻觉

护栏示例：

退款规则

自动升级

法律案件管理

总结：

智能体的自主性总会被设计好的控制系统所限制。

对组织与工作的影响

更多工作还是更少工作？

小组讨论的统一回答：

更多工作，但更高质量。

技能演进

Agentic AI 会提升：

元认知能力

系统管理

监督与验证

工作流程设计

最重要的是：

价值从执行转向控制与战略。

Agentic AI 的未来趋势

模型的垂直化

专门化模型（例如客户服务）会超过通用模型：

更准确

成本更低

错误更少

AI 的经济增长

以 Intercom 为例：

AI 以三位数增长

SaaS 以双位数增长

这意味着需要重新评估公司的价值。

新的服务标准

正如已经发生在其他技术革命中的情况一样：

更高的预期

更高的质量

更强的可及性

对公司的实际启示

要有效采用 Agentic AI：

拥抱颠覆

公司必须愿意“自我蚕食”当前模式。

构建系统，而不是功能

智能体是一个复杂系统，而不是简单的集成。

定义清晰的指标

既需要客观评价，也需要主观评价。

保持人类问责

责任始终在于人类。

FAQ – Agentic AI

用简单的话说，什么是 Agentic AI？

Agentic AI 是一种人工智能类型，它作为主动协作者参与决策与运行流程，而不是仅仅执行任务。

Agentic AI 和自动化的区别是什么？

自动化执行预定义指令。Agentic AI 会理解上下文、做出决策，并与其他系统以及人协作。

Agentic AI 会取代员工吗？

不一定。它会提高生产力，并将工作更多地转向更偏认知和战略的活动。

AI 智能体如何被控制？

通过护栏：确定性规则、多模型系统，以及人类监督。

哪些公司在引领这种变化？

像 Intercom、Microsoft 和 Superhuman 这样的公司，已经在把 AI 智能体集成到他们的产品与工作流程中。

结论

Agentic AI 不仅是一次技术演进：它是一种范式转变。

未来不是由我们使用的软件构成，而是由与我们协作工作的智能体构成。

理解这一转变——并且知道如何设计系统而不仅仅是工具——的组织，将会成为数字经济下一阶段的领跑者。

如需更多见解，你可以查阅 Agentic AI adoption maturity model：成功采用的可重复模式，以及 Agentic AI Research and Innovation – Microsoft Research。

如需更多关于加密货币、区块链与去中心化金融的新闻与分析，请访问 Cryptonomist。

最后，关于 Agentic 应用的具体案例，请注意近期阿里巴巴上线的扩展 accio 项目，面向无代码 Agentic 团队，以及 Tensor robocar 项目，该项目将使用 Arm 平台，在 2026 年实现 4 级自主。