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近日,特二零二六智能未来大会如期举行,这场汇聚了ai行业顶尖领袖的盛会,就像一场“未来技术剧透会”。来自蚂蚁集团、昆仑万维、高通、自变量机器人等企业的大佬们,抛开晦涩的专业术语,分享了对agent(智能体)、大模型、具身智能等热门技术的真实看法——这些技术不是遥远的概念,而是未来3-5年就会渗透到工作、生活的“实干派”,会重塑公司组织、改变岗位形态,甚至重构我们和数字世界、物理世界的连接方式。下面就用大白话,带你读懂大佬们的核心观点。

一、蚂蚁徐达峰:agent要做“靠谱同事”,别当“惊喜小学生”

提到agent,很多人会觉得是“能说会道的聊天机器人”,但蚂蚁集团的徐达峰直接点破核心:agent的关键不是“多聪明、多会整活”,而是“可控、可解释”,得像个靠谱的同事,而不是让人提心吊胆的“惊喜小学生”。

先掰明白agent到底是什么——它不是简单的“问答工具”,而是给大模型装上“手脚和脑子”的数字帮手。如果说大模型是ai的“大脑”,能思考、能理解,那agent就是能主动感知环境、规划任务、执行操作的“完整生命体”

。比如你让它帮你处理工作,它能自己检索资料、整理文档、对接同事,不用你一步步指挥。但问题来了,要是这个“帮手”不靠谱怎么办?

徐达峰说的“可控”,就是agent得听指挥、不越界。比如你让它处理合同审核,它只能在你授权的范围内查看文件,不会偷偷访问公司机密;你让它给客户发邮件,它会严格按照你定的模板和语气来,不会突然加一句自己的“创意发言”。而“可解释”更关键——要是agent出错了,得说清“为什么错”。比如它拒绝了某个合作申请,不能只给一句“不符合要求”,得明确告诉你“因为对方资质未达标,具体缺少xx材料”,就像靠谱同事汇报工作那样,有理有据,能复盘、能修正。

反过来,“带来惊喜的小学生”是什么样?就是有时候能给你意外收获,但更多时候会掉链子。比如你让它整理会议纪要,它可能突然帮你提炼了一个好点子,但也可能漏记关键任务、张冠李戴责任人;你让它处理数据报表,它可能算出一个有趣的结论,但也可能因为逻辑漏洞给出错误答案,还说不出原因。在工作场景里,这种“不确定性”太致命了——没人敢把合同审核、财务统计、客户对接这些关键事,交给一个“偶尔惊喜、经常掉链子”的ai。

现在很多企业已经在落地“靠谱同事型”agent:比如电商平台的客服agent,能自主处理退换货申请,告诉你“因为你符合7天无理由退换,已帮你创建工单,3天内发货”,全程可控、每一步都有解释

;还有办公agent,能提取会议录音里的待办事项,自动分给责任人,还会同步到工作软件,不会乱分配、不会漏通知。徐达峰的观点其实在提醒行业:ai要落地到实际工作,“靠谱”比“酷炫”更重要,只有可控、可解释,agent才能真正成为人类的帮手,而不是负担。

二、昆仑万维方汉:agent将重塑公司组织,“过程架构师”成新刚需

如果说徐达峰关注agent“自身靠谱”,那昆仑万维的方汉更看重agent对“组织”的影响——他直言:agent会让重复性岗位消失,取而代之的是“过程架构师”,整个公司的运作方式都会被重塑。

先说说哪些是“重复性岗位”?不是指“简单体力活”,更多是“机械脑力活”:比如每天录入数据的行政岗,把纸质文件扫描后转换成电子表格,一遍遍地复制粘贴;比如基础客服岗,回答“订单什么时候发货”“退款怎么申请”这类固定问题;比如仓库的库存统计岗,每天核对进出货数量,更新表格;还有基础财务岗,录入发票信息、生成简单报销凭证。这些工作的特点是:规则固定、重复率高、不需要太多创意和决策,刚好是agent的“强项”。

现在已经有企业开始用agent替代这些岗位了:某电商平台用agent处理售后咨询,把人工客服的工作量减少了60%,响应时间从几分钟降到几秒

;某制造企业用agent做库存统计,准确率比人工还高,还能实时更新数据,不用等下班汇总。方汉说,未来3-5年,这类岗位会越来越少,不是“裁员”,而是“被技术替代”——就像当年计算器替代算盘、excel替代手工记账一样,是效率升级的必然。

但岗位消失不代表“没人干活”,反而会催生新的核心岗位:过程架构师。这个听起来有点玄的岗位,到底是做什么的?用大白话讲,就是“设计工作流程,让agent和人配合得更顺畅”的“总设计师”

具体来说,过程架构师要干三件核心事:第一,拆解工作流程。比如把“客户下单到发货”的全流程拆解开,哪些环节交给agent(比如订单审核、地址校验、生成物流单),哪些环节交给人(比如处理异常订单、客户投诉);第二,制定规则和标准。比如告诉agent“什么样的订单需要人工审核”“客户投诉的响应时间不能超过1小时”,还要设计agent和人的协作机制——比如agent处理不了的问题,怎么快速转交给对应负责人,不会耽误事;第三,持续优化流程。比如观察agent运行数据,发现“某个环节agent经常出错”,就调整规则;发现“人跟agent对接效率低”,就优化工具,让整个流程越来越顺。

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