生成式人工智能，第 1 阶段和第 3 阶段的演变：从生成到执行

生成式人工智能的发展在短短两年内迈出了戏剧性的一步。

  • 第一阶段：创建自动
    生成文本、图像和代码，以 ChatGPT 和 Claude 1 时代为代表。
    主要用途是“工作支持”，例如电子邮件、内部通讯和提案材料。
  • 第二阶段：理解与思考（Reason）在GPT-4和Claude 3之后
    ，AI可以理解数据的含义，并推断出因果关系和意图。
    它在智力工作中的应用，如报告分析和管理决策，已经扩大。
  • 第 3 阶段：执行和整合 （ACT）
    正在进行的阶段。 AI 连接到外部应用程序和内部 API，以与实际业务系统进行交互。
    例如，如果您命令“从 Salesforce 获取本周的估算数据，在 Excel 中进行汇总，然后将其发送给您的老板”，AI 将为您完成所有工作——这就是代理类型的演变。

这一变化不仅仅是性能的提高; 这意味着AI已经开始负责企业的系统集成和决策过程。

什么是AI代理：自主移动作的“执行AI”

AI 代理是代表人类执行任务的“执行 AI”。 基于自然语言指令，连接多个应用和 API 并输出结果。 例如，如果销售代表说“报告本月的合同费率”，代理将自动执行以程：

  1. 从您的 CRM（客户管理系统）检索合同数据
  2. 过帐和汇总到电子表格
  3. 生成图表并输出为 PDF 报告
  4. 在 Slack 中发送给您的老板

这个过程不需要人工干预。 此外，AI智能体不仅可以自主确定一次性任务执行，还可以自主确定周期性执行和条件分支。

例如，它还支持业务规则的自动化，例如“库存低于阈值时自动订购订单”和“未回复邮件持续 3 天提醒”。 支撑这种机制的是 n8n、Langflow 和 Flowise 等“无代码 AI 工作流程”工具。 通过这些，AI正在进入系统的核心。

为什么现在“代理化”正在进行？

迄今为止，人工智能的表现能力背后有三项技术突破。

  1. 长期上下文保留（例如 GPT-5、Claude 4.1）
    AI 现在可以长时间保留对话和工作历史记录，在同一上下文中持续处理任务。
    这使得“根据之前的指示自动改进”和“反映每个负责人的偏好”成为可能。
  2. 多模态支持它不仅
    可以分析文本，还可以分析图像、音频、视频和文件结构，从而可以阅读报告和设计文档，并自动处理会议记录。
  3. 外部 API 集成（MCP、Autopilot、浏览器集成等）的标准化OpenAI 和 Anthropic 推动的
    API 框架使 AI 能够安全地运行 ERP、CRM、电子邮件、Drive 等。

通过结合这些元素，AI不再是“信息来源”，而是演变成系统驱动者。

企业中 AI 代理的用例

人工智能代理已经开始用于许多企业运营。 以下是三个主要用例：

  1. Report Automation Agent 从销售、会计和人力资源等各种系统收集
    数据并自动生成报告。 通过自动发送定期电子邮件，每周报告工作减少到零。
  2. 支持代理与常见问题解答和 CRM 集成
    ，以立即了解和回复查询。 如有必要，还会自动执行工单和升级人员。
  3. RPA Linked Agent AI 负责传统 RPA 难以
    实现的“涉及判断的任务（例如，优先级排序和文本生成）”。 规则与生成相结合的“混合自动化”正在取得进展。

这些代理不是一次性的，而是正在演变成整个组织的工作流程。

引入AI智能体的要点：让AI成为“可以委托的系统”

在引入人工智能代理时，重要的是要创造一种可以“委托”而不仅仅是“移动”的状态。 具体来说，以下三点是重点。

  1. 明确责任领域定义人工智能在多大程度
    上拥有执行权限并使用人工审批流程进行设计至关重要。
  2. 工作流设计而不是提示 重要的是让 AI 能够理解蓝图，其中包括条件分支、任务排序和异常处理，而不是
    单个指令（提示）。
  3. 如何评估和改进
    AI 输出通过记录 AI 输出并定期评估其准确性和响应时间，您可以不断提高其准确性。

这确保了人工智能不仅“补充人类判断”，而且还被纳入可重复的作过程的一部分。

总结：AI智能体是企业IT的新核心

生成式人工智能现在正在从“会说话的人工智能”演变为“移动的人工智能”。 随着智能体型人工智能的出现，系统正在从“人为控制”转变为“人工智能管理和人为监督”。

这种转变不仅涉及工具的采用，还涉及业务设计和组织文化的转变。 如何设计一个AI代理，把它委托到什么范围——这个决定将决定一家公司未来的竞争力。

生成式AI第三阶段的本质不是“AI动”，而是AI动公司本身。 未来已经开始。