在Packardium的分享中，我們探討了關(guān)于AI的若干宏大且至關(guān)重要的議題?，F(xiàn)在，讓我們轉(zhuǎn)換視角，共同思考AI中長期發(fā)展的預(yù)測。此部分內(nèi)容將涵蓋三個(gè)層面：

其一，預(yù)判下一波主要浪潮方向；

其二，實(shí)現(xiàn)這一浪潮所需的核心技術(shù)支撐；

其三，探討其對(duì)我們?nèi)粘Ｉ畹臐撛谟绊憽?/p>

下一波浪潮：智能體經(jīng)濟(jì)（Agent Economy）

一年前，AI Sent大會(huì)的核心議題聚焦于尚在商業(yè)化萌芽期的智能體（Agents）。當(dāng)時(shí)，我們圍繞機(jī)器助手展開了熱烈討論，并預(yù)測它們最終將匯聚成機(jī)器網(wǎng)絡(luò)（Machine Networks），也就是如今的智能體集群（Agent Swarms）。這些智能體集群已在眾多企業(yè)里扮演著重要角色，成為AI技術(shù)棧中不可或缺的關(guān)鍵部分。它們不僅能相互協(xié)作、競爭，還能共同完成復(fù)雜的推理任務(wù)。

我預(yù)測，在未來數(shù)年內(nèi)，智能體將進(jìn)一步成熟，最終演化為一個(gè)完整的智能體經(jīng)濟(jì)（Agent Economy）。其特征是，不僅能夠傳遞信息，還能轉(zhuǎn)移資源、執(zhí)行交易、相互記錄行為、理解信任與可靠性，并形成其自身的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行體系。

智能體經(jīng)濟(jì)體系完全以人為核心構(gòu)建—智能體與人類協(xié)同工作，人類也與智能體緊密合作，共同推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

實(shí)現(xiàn)智能體經(jīng)濟(jì)的技術(shù)挑戰(zhàn)

要實(shí)現(xiàn)智能體經(jīng)濟(jì)，我們面臨著諸多嚴(yán)峻的技術(shù)挑戰(zhàn)。本文將重點(diǎn)探討3個(gè)：

持久身份（Persistent Identity）

持久身份涉及兩個(gè)層面：首先，智能體自身需要具備持久性。如果你與一個(gè)行為模式每日都發(fā)生變化的商業(yè)伙伴合作，那么這種合作關(guān)系恐怕難以長久維持。這種劇烈的不穩(wěn)定性會(huì)損害其效用，所以智能體必須能夠保持其個(gè)性和理解的一致性。

其次，智能體對(duì)你的理解也需保有持久性。如果與一個(gè)對(duì)你毫無記憶的商業(yè)伙伴打交道，那么信任和可靠性便無從談起。

我們一直在嘗試用各種技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)“持久身份”，比如RAG（檢索增強(qiáng)生成）、向量數(shù)據(jù)庫、超長上下文窗口技術(shù)等。然而，在實(shí)現(xiàn)真正的記憶能力、基于真實(shí)記憶的自我學(xué)習(xí)能力、確保智能體在關(guān)鍵時(shí)刻保持一致性，以及在必要領(lǐng)域展現(xiàn)出差異性等方面，依然存在著技術(shù)瓶頸。

無縫通信協(xié)議（Seamless Communication Protocols）

我們目前正處于構(gòu)建無縫通信協(xié)議的初期階段。圍繞MCP（Model Component Pack）所展現(xiàn)出的熱情可謂空前高漲，各大主要參與者正積極攜手合作，致力共同開發(fā)出能夠支持信息傳遞、價(jià)值轉(zhuǎn)移和信任構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議。

安全（Security）

“安全”是日益凸顯的重要性話題，也是大家最為關(guān)切的核心問題之一。如果無法與商業(yè)伙伴進(jìn)行面對(duì)面、手把手的直接交流，那么安全與信任的重要性將被提升到前所未有的高度。而與智能體進(jìn)行交互時(shí)，恰恰無法實(shí)現(xiàn)這種直接的物理接觸。

因此，一個(gè)圍繞信任與安全構(gòu)建的完整“配套產(chǎn)業(yè)”將會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。在智能體經(jīng)濟(jì)時(shí)代，安全的重要性將遠(yuǎn)超我們當(dāng)前所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

對(duì)每個(gè)人產(chǎn)生的影響

智能體經(jīng)濟(jì)將對(duì)我們每一位個(gè)體產(chǎn)生何種影響？本文總結(jié)3點(diǎn)：

擁抱隨機(jī)性思維（Stochastic Mindset）

智能體經(jīng)濟(jì)將改變我們的思維定式—隨機(jī)性思維的認(rèn)知模式，其核心在于擺脫對(duì)確定性的固守。

我們?cè)S多人最初被計(jì)算機(jī)科學(xué)所吸引，正是源于其高度的確定性。而今，我們正步入一個(gè)計(jì)算過程本身便具有隨機(jī)性的新時(shí)代。如果讓一臺(tái)計(jì)算機(jī)記住數(shù)字73，它在明天、下周、下個(gè)月依然會(huì)準(zhǔn)確無誤地記?。坏駻I提出同樣的要求，它可能記住73，也可能記住37、72、74，甚至完全遺忘。

無疑，這將與我們過去數(shù)十年所習(xí)慣的思維方式產(chǎn)生本質(zhì)上的區(qū)別。

管理思維的轉(zhuǎn)變（Management Mindset）

全新的管理思維，將完全聚焦于深刻理解智能體在哪些方面能夠?yàn)槠髽I(yè)提供支持，以及其能力邊界何在。

眾所周知，成為一名卓越的工程師與成為一名優(yōu)秀的工程管理者，所需的技能與思維模式截然不同。這將是未來大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體都將經(jīng)歷的轉(zhuǎn)型過程，即轉(zhuǎn)向更為復(fù)雜的管理決策，例如流程的優(yōu)化與調(diào)整，以及提供精準(zhǔn)有效的反饋。

杠桿效應(yīng)與不確定性的并存

我們將擁有前所未有的巨大杠桿效應(yīng)，但同時(shí)也必須面對(duì)顯著增加的不確定性。

一年前的AI Sent大會(huì)上，我們重點(diǎn)討論了杠桿效應(yīng)，預(yù)測組織內(nèi)部的各個(gè)職能部門將引入AI智能體，且各個(gè)職能將逐漸融合，整個(gè)業(yè)務(wù)流程將由AI智能體高效完成。我們甚至大膽預(yù)測，將會(huì)誕生第一個(gè)“一人獨(dú)角獸”公司。盡管這一預(yù)測尚未成為現(xiàn)實(shí)，但企業(yè)所需的人力資源遠(yuǎn)少于以往。我堅(jiān)信，我們將共同見證經(jīng)濟(jì)體達(dá)到有史以來最高的杠桿運(yùn)作水平。

當(dāng)然，擁有巨大杠桿效應(yīng)的同時(shí)，也必須面對(duì)顯著增加的不確定性。所以，我們必須學(xué)會(huì)有效管理這種不確定性并駕馭潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

另外，當(dāng)未來的企業(yè)內(nèi)部流程與智能體將深度融合后，我們將迎來“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)中網(wǎng)”（a network of these neural networks）。這將徹底改變一切—它將重塑個(gè)體的工作方式與價(jià)值創(chuàng)造模式，它將重構(gòu)企業(yè)的組織架構(gòu)與運(yùn)營流程，它將重塑整個(gè)經(jīng)濟(jì)的形態(tài)與運(yùn)行邏輯。