AI Agent目前还处于很早期的阶段，但是我们已经看到有非常多创新的可能性，从开创性的研究到概念验证到早期应用，而所有这些都暗示了 AI 的巨大潜力。三. Agent的本质：从任务导向到目标导向的转变尽管大多数当前基于LLM的应用程序改变了信息的收集和传递方式，但它们无法独立自主运行。有些可以自动执行特定的任务，但它们仍然需要人工输入一系列提示并监控输出。相比之下，基于LLM的AI Agent 则能够重新设计和自动化整个工作流程。
AI Agent的能力不仅限于简单的任务自动化，还可以重新设计工作流程，模拟复杂场景，并减少人类在各种过程中的干预。他们可以计划如何端到端执行任务，迭代地查询或者调用LLM的API，从其中一个应用程序从另一个应用程序请求数据或服务，监控输出，并使用其他工具来完成给定的目标。未来AI Agent有可能会进入各行各业, 运行大规模仿真，重新设计市场营销活动，甚至自动化复杂的研发测试流程。从LLM到AI Agent, 代表了朝着真正的人工智能迈出的重要一步，能够独立运行而无需持续的人类监督。就市场规模而言，根据marketsandmarkets的报告，自主 AI 和自主 Agent 在 2023 年的估值为 48 亿美元，预计在 2023 年至 2028 年间的复合年增长率将超过 43%，达到 285 亿美元。
我们正处于一个范式转变的边缘，这一转变不仅仅是关于技术进步，它还关乎重新定义我们对工作、生产力和创新的看法。然而，到目前为止，我们还没有能力完全理解这场大规模转变将造成的影响,我们所能做的只是推测。尽管在研究和概念验证方面取得了可观的进展，当前所有人都仍在试图理解并预测如何充分利用AI Agent的全部能力。到目前为止，我们观察到三个趋势：
- 1. LLM能力和效率的提升，让我们拥有了更多的可能性
- 2. LLM推理成本降低，从而促进了AI Agent更广泛的应用和接受度
- 3. LLM的民主化，无论是开源还是非开源，让更多人能够探索和实施AI解决方案，从而加速了创新的步伐。
像任何新技术一样，尤其是像这样大的变革，都存在一系列正在解决的挑战，最关键的两个是：- 1. 安全性与准确性 人们越来越关注开发必要的基础设施，以确保AI Agent 的安全和符合道德标准。对于许多行业和企业来说，没有犯错的余地。如果一个LLM有哪怕只是0.1%的幻觉率，它就永远不能在任何关键过程中被信任。
- 2. 人类与AI的互动 这里的挑战是人类应该在多大程度上与自主软件互动。人们对AI系统在没有足够人类控制的情况下运行的潜在风险存在担忧，即多少自主权是足够的。但我们也需要弄清楚我们希望人类在循环中的参与程度，以及什么级别的人类互动可以创造更多的安全性，同时限制偏见并减少人为错误的可能性。我们还没有得到这个问题的最好的答案。
AI Agent 将产生的最大影响之一是从任务导向到目标导向流程的转变。今天，你向计算机输入某个指令，比如“为我写一篇关于AI Agent的专栏文章”，计算机会给出一些回应。这是一个非常任务导向的提示，仍然需要用户根据个人的目标和语调来训练模型。
而AI Agent的力量在于目标导向。未来将不再是简单的逐步流程描述或复杂的提示工程。我们只需要提出目标：“为我预订一个在上海市举行的活动，邀请100名想要从我们的演讲者那里学习AI如何渗透医疗保健市场的专业人士”。这是一种全新的思考和工作方式，我们必须转变思维，考虑如何定位自己、定位工作，以及与计算机协作的方式。随着AI融入商业模式，传统的商业化策略正在被重新评估。目前ToB的企业软件，客户通常购买的是使用权和服务。在ToC端，人们主要在应用内消费。有了AI Agent, 可能软件公司售卖的将不再仅仅是工具而是结果。而消费者和企业会为此买单吗？在评估AI Agent解决方案时，有三个因素对于成功将会起到决定性的作用。
首先，是创始人，创始人与市场的契合度和创始人的个性。对于AI Agent来说，这个视角变得更加重要。因为有如此多的未知数，今天正在构建的解决方案可能不会是明天的解决方案，但创始人是不变的。因此，除此之外，还看他们对问题的执着程度，如何看待问题与现有范式不同，是否愿意接受未知，是否具有可塑性和灵活性，以跟上如此多变的市场。第二，是市场，是否有一个庞大的可解决市场和可规模化的收入机会。传统行业和相对比较新的市场都可能会有机会，只要创业公司的解决方案/工具能够比旧方法能提供大幅的改进。第三个关注点是该工具是否能够在未来以AI为中心的软件环境中兼容并增强其运作。换句话说，所提出的解决方案是否能够无缝集成并赋能未来的软件技术栈。目前还无法做出合适的基于成本的预测。现阶段AI企业比SaaS企业盈利能力低，需要在短期内取得提高AI效率和降低运营成本才有可持续性。理想情况下，AI领域会有类似于摩尔定律的飞跃，因为随着投资的增加，电力和芯片成本都会降低。如果我们能找到一个平衡点，AI不仅能够创新而且经济上可持续，那我们就成功了。我不确定ChatGPT的横空出世是否是AI的“iPhone时刻”。然而到目前为止，这些聊天机器人还没有做到更多有价值提升的事情，只是简化了我们当前的工作流程。虽然这些工具使任务更容易管理，但我们的方法仍然是任务导向。真正的iPhone时刻或许是将AI Agent作为B2B应用默认的一部分，能够在较少的人类参与的情况下，真正地实现战略目标，这将对未来的工作产生巨大的影响。
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