你的人工智能代理或将如何帮你与企业公平博弈

代理化（AGENTIFICATION）。请记住这个词。它描述了人工智能从仅仅回答我们的问题，到开始代表我们采取行动——谈判、取消、购买、取代员工的那一刻。

在消费者方面，这种转变已经进入人们的口袋。在企业方面，它则体现在公司的工资单上。这两股力量正从相反的方向汇聚于经济体，而它们的碰撞将决定谁能获得人工智能创造的价值：是家庭还是企业。

消费者现在可以拥有自己的个人数字助理，例如Meta最近发布的应用程序Muse，你可以将其安装在手机上。它可以为你搜寻互联网、谈判交易、完成购买，甚至可以代表你拨打电话——而且是免费的。

xAI发布了其自家的个人数字工具Grok Bot，ChatGPT在其“代理模式”中也提供了类似的功能，而据报道Google也正在开发自己的Muse类应用程序。

在企业方面，公司可以利用大型语言模型（LLMs）构建自己的代理，以复制或增强员工的任务。这个领域挤满了众多提供代理功能的软件公司，包括Microsoft、IBM和Salesforce。

手机上的代理正瞄准“不留神利润”

像Muse这样的个人数字代理，目标是那些不留神的消费者——这可能是大多数人。

这些人会忘记取消自动续订的订阅服务，或没有完全兑换飞行常客里程和奖励积分；他们不会在可以的时候以更便宜的利率为抵押贷款再融资；他们未能就医疗费、信用卡费和租金等可协商的账单进行谈判；他们也找不到可用的折扣。

个人数字代理在后台全天候工作，能够纠正这些疏忽，使不留神消费者的交易行为更接近那些更为警惕的少数“利益最大化消费者”。

在《纽约时报》一篇对Muse的好评中，Eli Tan将其描述为“我用过的最有用的AI应用程序”。

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他发现，它能高效地填写繁琐的在线表格，用不同的人格拨打电话，请求并获得退款，并以零售价一半的价格购买商品。

这种优化行为的最大影响将是帮助客户从企业和金融机构手中追回一些资金，这些机构常常从消费者的不留神中获取丰厚利润。这实际上降低了生活成本，并导致温和的通货紧缩——至少在初期是这样。

但企业不会简单地承受这些损失；它们也有可用的工具。

一些公司会阻止代理式购物，就像线上零售商Amazon所做的那样，理由是这种行为代表了未披露的第三方在使用客户账户，并绕过了Amazon自己的推荐引擎。其他公司可能会提高价格，以弥补在不留神消费者身上损失的利润。

一些公司可能会部署自己的代理，来甄别出代理式购买，然后对此类购买收取与人类浏览同一页面时不同的价格。

或者，它们可以通过减慢履约速度或减少选项来降低代理式购买的服务质量，这也能在不实行价格歧视的情况下保护利润率。

因此，个人代理的省钱好处可能只是暂时的，这取决于企业调整其商业模式和定价策略的速度。

企业内部，不同类型的代理已在运作

针对企业的代理比个人代理更为成熟。有些可以直接从大型语言模型（LLM）创建，作为Salesforce的Agentforce等打包平台的替代方案。

这就解释了为何像Salesforce和Workday这样的软件即服务（SaaS）公司的股价在2026年大幅下跌，因为投资者担心人工智能代理会取代传统的SaaS产品，这被称为“SaaS末日”（SaaSpocalypse）。

但是，直接从LLM生成的代理对特定企业的运作方式一无所知，这意味着公司必须自己进行工程设计，以确保适当的治理、权限和安全性，以及维护。当人们意识到这一点后，SaaS股票收复了大部分失地。“SaaS末日”是短暂的。

Salesforce指出，使用原始LLM创建代理还存在其他缺陷。

在一次对我的采访中，其亚细安高级副总裁兼总经理Paul Carvouni表示：“LLM是概率性的；它们预测下一个答案。这对于预订航班等面向消费者的任务来说没有问题。但在企业工作中，你不能‘可能正确’。”

“如果一家公司必须处理退款或银行交易，它需要百分之百正确。Salesforce引入了所有的背景信息、数据、规则和治理，将智能转化为商业成果。”

该公司发布了各种具有专业技能的代理，企业可以即插即用，甚至还给它们起了名字：例如，用于客户体验的Fin，管理对外销售的Hunter，负责IT和人力资源相关工作的Paige，以及管理供应链问题的Marshall。

Salesforce的客户报告了使用其代理的积极成果。例如，处理菲律宾医疗保健索赔的Maxicare发现，过去需要20分钟的任务现在由代理在30秒内完成。

Carvouni说：“当你每月有数万个请求时，这是非常深刻的。”

Anthropic通过Fin解决了79%的客户体验问题。

在新加坡，保险公司Singlife使用一种一般保险电子邮件代理，旨在帮助客户更快、更轻松地获得所需支持。该代理处理了通过电子邮件收到的超过20%的客户咨询。

但公司需要做大量的准备工作，才能“为代理做好准备”。最重要的是，它们需要统一数据，而不是让数据分散在各个部门的孤岛中。

例如，财务部门有财务数据，销售部门有销售数据，人力资源部门有人力资源数据。所有这些数据需要整合到一个数据集中，涵盖公司所有的客户、员工和业务。

其次，公司需要重新构想其工作流程。例如，Carvouni指出：“如果你是一家医疗保健保险公司，而你最大的业务问题是索赔处理，那么如果你从头开始重做这个流程，它会是什么样子？这个流程需要被重新构想。”

第三，公司需要培训员工与代理协同工作，这些代理将被嵌入到重新构想的工作流程中。

无人能回避的就业问题

一个大问题与就业有关。如果一个企业代理能够复制多名员工的工作，而且情况似乎确实如此，那么这种代理的广泛部署是否会导致大规模失业？

技术乐观主义者不这么认为。他们指出，过去几波技术进步最终都带来了新的就业机会。

例如，工业革命、电气化、农业机械化、汽车的出现、ATM机的部署以及计算机和互联网的普及都是如此。

在所有这些案例中，新的就业机会在以前未知的领域被创造出来，经济产出也随之增加，从而带来了更多的就业机会。乐观主义者认为，人工智能代理也将如此。

这或许是真的，但即便如此，创造就业也将是第二层次效应，而且即使在那时，悲观的观点认为许多新工作也将由人工智能完成。

但代理式人工智能的第一层次影响指向失业，并且有证据支持这一点。

这或许是真的，但即便如此，创造就业也将是第二层次效应，而且即使在那时，悲观的观点认为许多新工作也将由人工智能完成。

但代理式人工智能的第一层次影响指向失业，并且有证据支持这一点。

例如，科技巨头Oracle在其6月份提交给美国证券交易委员会的文件中，明确将人工智能列为2026年裁员约21,000人的原因之一。

Gartner在5月发布的一份报告发现，在所代表的组织中，有80%已经裁员。该报告基于对350名高管的调查，这些高管所在的公司收入至少为10亿美元，并且正在试行或部署人工智能代理。

新加坡第二季度的劳动力市场报告也可能具有启发性。

报告发现，裁员人数有所增加，并且集中在制造业产业群、信息与通信以及金融服务等增长型行业。

此外，专业人士、经理、执行人员和技术人员（PMET）是受影响最大的职业群体。裁员的主要原因是“业务重组或调整”。有理由相信，人工智能的试行或部署是其中的一部分。

两场革命，朝着相反方向拉扯

总而言之，代理化以不同的方式运作。像Muse这样的个人代理在消费市场的需求端运作——它们削弱了企业从消费者的不留神中获取租金的能力，并将资源从企业转移到消费者手中——直到企业进行反击。

它们的影响会更快显现，因为应用程序的下载量可以迅速增加。它们对消费者来说也几乎没有上手难度，尽管会存在隐私方面的担忧：一些人可能不愿意授权代理访问他们的电子邮件账户、支付凭证或其他个人数据。

企业代理在供给端运作——在公司内部，它们替代了劳动力。它们需要更长的时间才能在整个经济体中大规模部署，因为这需要大量的准备工作。

它们的主要影响将是降低成本和提高生产率，但这些好处只有在竞争迫使企业以更低价格的形式将节省的成本转嫁给消费者时，消费者才能享受到。

换句话说，代理化不是一个故事，而是两个，它们朝着相反的方向拉扯。像Muse这样的个人代理从外部攻击企业，通过套利消除公司长期以来从消费者的不留神中获取的利润——这是一场悄无声息、迅速进行的财富向消费者的转移，其持续时间取决于企业需要多久才能进行反击。

企业代理从内部发起攻击，在公司内部用资本替代劳动力——它们到来的速度较慢，但一旦到来，其影响可能更为深远，因为它们冲击了人们的生计。

这两场革命的成果最终能否惠及普通家庭，将取决于在代理时代，市场竞争能在多大程度上得以维持。

如果企业在成本下降的同时仍能保持其定价权，那么代理化将使股东致富，而非消费者。如果它们不能，那么人工智能代理可能会成为一代人中最具悄然再分配效应的技术。《海峡时报》