本文为深度编译 ，仅供交流学习 ，不代表智子说观点
瑞典金融公司Klarna在人工智能代理（AI Agent）的应用上付出了高昂代价：如果将整项工作自动化 ，数月后很可能需要重新雇佣原有员工。在推行激进的自动化策略后 ，该公司不得不调整方向，在人工智能代理无法胜任的领域重新启用了人力员工 。
这一模式正在各个行业上演 。美国咨询公司麦肯锡 (McKinsey) 对50余个AI代理部署案例的分析显示 ，尽管部分企业取得了早期成功 ，但更多企业难以从投资中获益——甚至有企业因代理失败而裁员后又重新招聘。
成败的关键往往取决于一个战略选择：成功的企业通过重构工作流程实现了特定任务的自动化，而失败的企业则试图整体消灭岗位 。
为何任务自动化胜过岗位替代
然而，行业格局正在快速演变 。瑞典金融公司Gilion的联合创始人兼首席产品技术官亨里克·兰德格伦 (Henrik Landgren) 指出 ，半年前的决策如今可能已经过时了。“必须重新定义AI代理的运用方式 ，这与过去讨论生成式AI（基于大型语言模型）或机器学习的思路截然不同， ”他在一次专访中向我阐明 。
82个AI代理构建投资分析体系
Gilion公司展现了企业在彻底重构思路后可能达到的高度 。这家通过数据帮助投资者和贷款方优化决策的企业 ，主要收集四类信息：支付数据 、营销数据 、财务数据和产品使用数据。机器学习此前已可提供准确率达90%的12个月预测。但生成式AI和智能体AI的引入 ，彻底颠覆了兰德格伦对技术可行性的认知 。
“过去半年，生成式AI和智能体AI的突破——天啊——让我们的产品体验和客户价值实现了指数级的提升 ， ”兰德格伦如是说 。
这一转变彻底改变了Gilion的产品愿景。最初 ，兰德格伦认为公司将专注于定量数据分析，而将定性研究留给投资者自己处理 。但生成式AI和智能体AI消除了这种局限 。
“借助生成式AI ，特别是智能体的能力 ，我们发现能创建一种交互式的投资备忘録——它由一群可控的智能体协同构建，”兰德格伦解释道。该公司现已部署82种不同的人工智能智能体 ，共同参与全面的投资分析流程 。
智能体协同的MECE框架
兰德格伦采用MECE（“互斥且穷尽 ”）框架来高效管理这支智能体“军团” 。“将复杂问题分解为MECE框架至关重要， ”他解释道，“每个子模块需互不重叠 ，但整体覆盖所有维度 ，从而完整解答核心问题。 ”
每个AI代理都会收到针对其指定任务的具体指令 。代理将发现结果上报给上级的“管理者”代理，后者再向上汇报 ，最终形成一份详细的投资分析报告 。另一代理则将这些输出浓缩成一份交互式的、可读的信用备忘录或投资备忘录。
这种结构化的方法 ，使得银行和投资者能够根据具体需求定制详细的投资分析流程——这在试图自动化整个分析师角色时是不可能实现的 。
数据驱动决策降低下行风险
对本身也是投资人的兰德格伦而言，这种数据驱动的方法具有双重价值 。虽然它未必总能识别出所有积极的异常值（Postive Outliers） ，但“它确实能帮助你实现这一目标 ，同时通过消除人类偏见，来降低你投资劣质企业的下行风险”。
该系统甚至令其创造者感到意外。兰德格伦坦言 ，数据分析迫使他重新审视那些曾因情感因素而执着的投资——“我欣赏创始人 ，也认同理念 ”，但分析揭示了这些投资案例中的根本缺陷 。
人工智能代理通过管理多项专业任务 、而非全盘复制人类的判断力 ，开辟了自动化的新可能 。 Gilion这样的初创企业 ，正围绕机器擅长的领域从零开始构建运营体系，并在关键环节融入人类的专业知识。
对成熟的大型企业而言，挑战更为复杂：如何实现类似的“任务型 ”自动化 ，同时避免“裁员→发现缺口→重新招聘”的恶性循环？关键在于将AI智能体视为增强人类能力的协作者 ，而非取代人类的替代品——这种认知差异决定了成功实施与代价高昂的失败之间的分水岭 。
投资备忘录，这个曾经高度依赖人类直觉的产物 ，如今正由82个AI代理协同构建 。Gilion的实验 ，与其说是在自动化一个岗位，不如说是在解构一个流程。当兰德格伦本人都不得不承认 ，数据分析迫使他重新审视那些曾因“情感因素 ”而执着的投资时 ，这或许就是当下最真实的图景：人工智能并没有“思考 ”，但它正迫使人类更清醒地思考 。
你认为在你的行业中 ，AI代理更适合扮演“协作者 ”还是“替代者 ”的角色？欢迎在评论区分享你的看法 。
查尔斯·陶尔斯-克拉克 (Charles Towers-Clark)
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评论列表（4条）
我是视听号的签约作者“钭奕冉”！
希望本篇文章《AI代理不是来抢工作而是“自动化任务”，专家教你如何高效打工》能对你有所帮助！
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