AI代理工具有望实现大量数字流程的自动化，而这些流程目前是由办公室工作人员操作的。但对于面临工作方式又一次转变的企业来说，区分长期潜力与短期现实可能是一项挑战。
AI代理很快就会变得无处不在，复杂业务流程实现自动化，为员工处理日常任务——至少这是各种软件厂商的说法，这些厂商正在迅速将智能机器人添加到各种工作应用中。
许多公司似乎意识到了这个趋势。根据IDC的报告显示，未来三年内全球2000强企业中至少有40%的企业将使用AI代理和代理工作流程来实现知识工作的自动化，从而使这个流程的生产率翻一番——至少是在成功实施这项技术的情况下。
如果AI代理技术不负众望，企业将面临组织工作方式的重大转变。
IDC未来办公研究副总裁Amy Loomis表示：“人们不仅会被要求采用一项新的技术，还被要求改变他们的工作方式，我认为厂商们并没有完全意识到AI在多大程度上改变了谁做什么以及如何做。”
什么是AI代理？
从基本层面上讲，AI代理可以看作是已经嵌入在许多工作场所软件应用中的AI工具的下一个发展阶段——助手或者copilot根据人类的指示生成内容或检索信息，例如总结文档和起草电子邮件等。
另一方面，自主AI代理可以在很少或者根本不需要人类工作者输入的情况下完成复杂的多步骤任务，将大型语言模型与工作流自动化触发器以及操作相结合，目标是创建智能且能力强大的助手，可以独立地或者在最少人工监督下规划、推理和执行工作任务。
AI代理即将投入工作 企业需要了解什么？
AI助手、顾问和代理具有不同的功能和用例（IDC）
标普全球市场情报公司劳动力生产力与协作研究总监Chris Marsh表示：“长期以来，我们一直在谈论办公——繁忙的工作，妨碍你实际的办内容，我认为现在有一个真正的机会，可以通过让代理把所有这些繁琐的工作自动化，来真正加速高价值的工作。”
然而，准确定义代理可能是一件很棘手的事情：基于大型语言模型的代理是一种新兴技术，被标记为“代理”的工具的复杂程度，以及厂商和媒体对相关术语的应用之间，存在着一定的差异。
与第一波生成式AI工具一样，企业将如何使用这项技术也存在疑问。IDC分析师指出，企业对AI代理的性能表现持怀疑态度，同时还存在隐私问题、定价不明确、以及在理解知识型工作如何在“传统记录业务流程之外”进行方面的技能差距。
尽管如此，德勤预测，那些采用了通用AI的企业中，有25%的企业将在2025年启动“代理AI”试点或者概念验证，到2027年这一比例将增长到50%。德勤在本周发布的一份报告中表示：“在某些行业和某些用例中，某些代理AI应用可能会在2025年实际应用于现有工作流程，尤其是在下半年。”
要实现代理AI承诺的“实质性收益”，则需要“团队和企业在适应这个世界方面投入大量开销”，Marsh说。“还有一个更大的问题……你是否拥有了正确的数据架构？是否拥有正确的集成策略，来真正步入代理AI的下一阶段？”
代理即将到来
在过去一年中，构建和管理AI代理的选择迅速猛增。
无论是初创公司还是成熟的技术公司，都已经提供了用于构建AI代理的专用框架和开发平台。机器人流程自动化软件厂商则一直把代理吹捧为下一代智能自动化工具。
最近，企业软件厂商也在他们的应用中添加了无代码平台。
Salesforce最近举行的Dreamforce大会把Agentforce作为核心主题，推出了用于构建AI代理的低代码工具Agent Builder，近日微软也在推出了Copilot Studio“自主代理”构建器的公开预览版。
这可能只是个开始：Gartner预测，到2028年有三分之一的企业应用将包含“代理AI”，而2024年这一比例还不到1%，因此日常工作决策中将有15%是自主做出的。
代理也开始出现在各种办公室工作人员经常使用的数字工作应用中。Asana、Atlassian、Box和Slack近几个月来率先宣布推出了此类功能。IDC的Loomis表示：“从某种程度上来说，它将融入到你正在使用的各种生产力应用中例如
[Microsoft 365] Copilot。”
然后是来自Anthropic和OpenAI等公司的代理，承诺真正接管用户的计算机并代表他们在多个应用中执行任务。
有如此多的工具正在开发中或者已经进入市场，那些努力跟上这一发展步伐的企业之间会产生一定程度的混乱。
Loomis说：“厂商们正在宣布推出各种不同的代理，你可以想象买方的感受：不是‘俄罗斯人来了，俄罗斯人来了’，而是‘代理来了，代理来了’，他们整天被所有这些新产品、所有这些新术语、以及所有这些生产力上的承诺狂轰乱炸。”
软件厂商在这个阶段也对“代理”一词给出了不同的解释，那些已经进入市场的工具则表现出广泛的复杂性和自主性。
微软在上个月的发布会上给出了一个咨询公司麦肯锡客户入职代理的示例。当收到客户电子邮件时，代理工作流程便会开始运行，代理会从电子邮件中提取相关详细信息并执行一系列步骤：检查以前的互动内容、总结客户需求、以及确定与客户会面的相关麦肯锡员工。然后，它会编写并向员工发送一封包含相关客户详细信息的电子邮件。
麦肯锡声称，这个代理可以把前置时间缩短90%，管理工作缩短30%。
微软还开发了其他功能更有限的代理。例如，Microsoft 365
Copilot中提供的预构建员工自助服务代理可以代表用户采取一些行动（例如更新人力资源档案），但主要用作AI助手，根据对Workday和ServiceNow等应用中的文档和数据的访问，来响应用户查询。
同样地，SharePoint代理基本上充当定制的AI助手，帮助员工从选定文件中检索信息。近日，微软在Ignite大会上宣布推出了Microsoft
365应用的几款代理之一——Teams
Facilitator笔记代理，虽然微软表示，它最终将“端到端”地管理会议，但最初版本听起来与Copilot
AI助手在协作应用中已经可以做的事情并没有太大的不同。
当然，这些可能都是很有用处的功能，但只是代理营销方式的不同示例。
又一场工作场所转型迫在眉睫
很多即将进入商业应用和办公应用的代理构建工具几乎不需要专业知识，这种可访问性意味着越来越多的办公者可以管理和协调自己的代理。
一些软件厂商声称，所有知识型工作者都将构建代理来帮助他们完成工作。
微软企业应用副总裁Bryan Goode上个月表示：“我们认为未来每个人都需要能够创建代理，就像每个人都可以在Microsoft
365中创建电子表格或演示文稿一样。”除了Copilot Studio应用之外，微软还在Microsoft 365
Copilot助手中添加了一个“轻量级的”代理构建器，旨在鼓励更多员工使用来自AI助手BizChat界面的自然语言提示来创建代理。
IDC最近在一份报告预测，由于引入了能够“自主和交互”执行任务的AI代理，未来几年“知识型工作者处理日常任务、面向项目的任务和工作流程的方式，将发生变革性的转变”。
“随着对低效流程和缺乏技术支持的不满情绪不断增加，员工很快就会意识到，他们可以利用大型语言模型的新功能来对部分工作进行自动化和增强，”报告作者这样写道。
IDC分析师预测，到明年年底，没有开发经验的知识工作者中，有20%将打造他们自己的代理工作流程。分析师在报告中表示：“尽管缺乏正式的开发经验，[知识型工作者]仍将利用大型语言模型的力量，以对话的方式创建个性化的代理工作流程。”这意味着用通俗易懂的语言描述“任务、流程、问题和目标”，语言模型再将其转化为运行个人AI代理所需的代码、脚本或自动化例程。
尽管他认为各种类型的工作者都有可能创建代理来提高个人生产力，但标普的Marsh表示，在大多数情况下，构建代理对关键业务流程实施自动化的工作者，可能只占很小一部分。“因此，如果销售团队需要大量工作流程自动化，那么很可能是销售运营人员或营销职能部门的营销运营人员来做这件事，”他说。
AI代理将处理一系列业务流程，从相对简单流程到复杂流程（微软）
代理的引入将要求企业和员工适应知识型工作开展方式的另一项重大变化。对于很多组织来说，向混合远程模式的转变尚未完成，而大多数企业中，最初的生成式AI助手浪潮才刚刚开始，将AI代理注入业务流程将进一步颠覆办公模式。
“从长远来看……我真的相信我们将开始改变企业的工作流程，从以人为主导转变为以AI为主导，”波士顿咨询集团董事总经理、高级合伙人Matthew Kropp表示。
新自动化技术的部署，不可避免地也增加了失业的可能性。尽管代理有可能实现工作流程的自动化，但IDC的Loomis预计，该技术将重塑而不是取代各种工作岗位。
“这并不意味着你会失业，而是让你专注于不同的事情，你的工作是管理或开发自动化。因此，在一定程度上，人们必须变得更加精通技术。”
Forrester Research副总裁、首席分析师Craig Le Clair预测，净就业岗位数量将保持不变或有所增加，但日益先进的自动化最终将导致所需角色类型的重大转变。
“代理将主要影响数字精英，即专业人士，以及‘中层员工’，他们在中台和后台执行那些较低级别的认知任务，这些将带来最大的转变，”《Random Acts of Automation》一书的作者Le Clair这样表示。
“AI不会导致工作岗位大量减少——我认为我们已经意识到，我们无论如何都无法真正预测这一点——它更多的是让中层员工要么进入一线，要么以积极的方式让成为AI操作员的中层员工能够得到晋升……‘数字精英’将面临专业资格重要性降低的挑战，”他说。
AI代理是否已经准备好部署？
虽然自动化在未来改变工作方式方面具有巨大潜力，但企业的近期现实情况却有所不同。
第一代生成式AI助手和copilot现在已经陷入Gartner所谓的“幻灭低谷”，很多项目仍处于试点阶段，原因出于多种因素：例如变更管理、投资回报率不明确、以及各种安全考虑。然后是语言模型“产生幻觉”答案的倾向性，部署AI代理时将面临许多相同的挑战。
例如，对于让基于大型语言模型的代理自主行动并访问业务系统，企业是持谨慎态度的，这一点可以理解的，即使在编程执行操作方面会受到限制。
目前，大多数企业都希望有某种形式的人工监督。“至少现在，在没有‘人为干预’的情况下，你不会部署这种技术，”Kropp说，这意味着人类工作者可以看到代理的行为，代理在采取更冒险的行动之前会征求人类工作者的意见。话虽如此，Kropp相信，随着技术的成熟，AI幻觉问题的重要性将逐渐减弱，代理推理能力也会迅速提高。
在此过程中可能会面临很多挑战，但Marsh预计，AI和自动化的结合，最终将对工作方式产生“深远”的影响——甚至比最近新技术引发其他办公模式的影响更为深远。
“我认为生产率确实提高了，我认为这是实实在在的……如果想想过去五年发生的所有变化，这无疑是最大的变化，”他说。