隨著美國科技新創公司OpenAI的聖誕直播進入最後一周，多項重要AI新品也進入發布倒數計時——除了GPT-4o的常規版本升級外，科技圈最期待的正是肩負「打開營收天花板」重任的“AI代理”。

在過去兩週的直播中，OpenAI或是故意、或“不小心”，已經劇透了這些東西的存在。其中名為「ChatGPT ε」的模型被認為是GPT-4.5o模型，而神秘的「代理」（Agents）資料夾，則被視為暗示「AI代理」即將到來的徵兆。

（圖片來源：OpenAI直播截圖）

科技巨頭必爭之地

近幾週來，擅長研究各種前沿科技的股民們已經發現，各種大模型的升級和「跑分」已經不再流行，討論AI聊天機器人變成落伍的行為。炒作重點早就轉向應用層，即直接向使用者收費的產品。

其中「AI代理」正是各家巨頭奮力爭奪的下一個山頭。早在11月初時就有報道稱，OpenAI計劃在2025年1月推出一種可以執行複雜任務的「AI代理」－名為「操作員」（Operator）的新工具。

同時，英偉達創始人黃仁勳「天天都在用」的AI搜尋工具Perplexity，已經在上個月推出幫助人們進行假日購物的AI代理；谷歌也在上週發布首個AI代理工具Project Mariner，可以用來尋找航班、飯店以及其他任務。 CRM龍頭（現在應該叫AI應用龍頭）賽富時已經與埃森哲、聯邦快遞等200餘家公司簽訂了配置「AI代理」的協議。

賽富時執行長馬克·貝尼奧夫在最近的財報電話會上也稱之為「數位勞動力的崛起」。

（一同崛起的還有賽富時的股價，來源：TradingView）

所以，若OpenAI不想被嘲諷“剛發布就落後”，勢必得拿出一點真東西。

先前OpenAI掌門奧爾特曼在參與「美國貼吧」Reddit的網友問答時也表示，雖然模型會越來越好，但感覺「下一個巨大突破將會是代理」。上個月他還在播客節目中將“AI代理”解釋為“一名非常聰明且資深的同事，能夠完成一個為期兩天或兩週的任務——並在有問題時聯繫您，最終交付出色的工作成果。

幾乎所有參與AI賽道的巨頭都盯著“AI代理商”，原因很簡單：這是最容易賣出價錢的產品。

由於AI能夠「不眠不休不請假」地工作，如果工作產出也滿足要求，科技公司將有更多籌碼說服雇主「將員工換成AI」。

OpenAI財務長薩拉·弗萊爾（Sarah Friar）上週對媒體回應「OpenAI準備推出2000美元/月的訂閱服務」時表示「公司對一切都敞開大門」。

薩拉表示：「如果能有一個博士級的（AI）助手來處理我所做的任何事情，那麼在某些情況下，那麼做（每月花2000美元在AI上面）會是有意義的。」

薩拉特別提到，OpenAI未來可能會按照使用者使用AI所獲得的價值來收費，特別是在企業環境中。

什麼是「AI代理」？

「AI代理」（AI Agents）聽起來有點抽象，與這是一個舶來詞有關。

在英文語境中，Agents有多個角度的釋義，例如“行使權力的人”、“實現結果的手段或工具”，或“被授權代表他人行事的人”。所以等未來（大機率是明年上半年）國內科技公司踏上這波節奏時，可以考慮換個更容易理解的名字，例如「AI員工」、「AI代理人」等。

在科技圈裡，定義「AI代理」的目的是為了與上一個時代​​的「AI聊天機器人」區分開來。聊天機器人只能一問一答，有時還會說胡話；而「AI代理」則是用來處理特定任務的軟體，通常需要多個步驟、呼叫不同的工具。

例如訂機票，需要AI聯網查詢訂票網站的信息，判斷最合適的航班，返回搜索結果待確認後調用支付軟體付錢。

無論各家公司現在如何定義「代理」的含義，核心依然是在盡可能少的人類互動下完成既定工作。

總的來說，作為一個新興的趨勢，AI代理目前仍處於「缺陷比能力強」的階段。

麥格理美國證券研究部門的AI和軟體研究負責人Fred Havemeyer表示，大家需要記住一件事情是，「AI代理」恐怕不是一個單一的大模型，而是需要一系列模型合作才能運作。他認為目前市面上不存在任何單一的大模型能夠處理「代理」等級的任務。

Fred認為，最有效的代理人可能是多個不同模型的不同集合，配有一個類似「監督者」的路由層，將請求或提示傳送給最有效的模型。他希望未來能看到真正自主的「AI代理」能夠將抽象化的目標，轉化為完全獨立推理出的個別步驟。

對於AI新創企業，以及使用AI的商業機構而言，恐怕也只有在「AI能夠獨立上班」這個前提成立後，才有可能推出「每月2000美元的訂閱服務」。

留給打工人的時間不多了

最後，隨著科技巨頭們的「AI代理」已經呼之欲出，全世界的打工人更需要考慮自己的未來。

在一篇廣為流傳的反思部落格中，AI新創公司Anthropic的聯創達裡奧·阿莫代伊提出，AI代理的出現，可能會為那些擁有AI無法複製的技能的員工帶來更高的報酬。

阿莫代伊表示：「事實上，即便人工智慧在100%的事情上都能比人類做得更好，但如果AI在某些任務上依然效率低下或成本高昂，或者需要的資源投入有明顯差異，那麼比較優勢的邏輯對人類依然適用。

他也表示：「從長遠來看，人工智慧將變得廣泛有效且非常便宜。到那時，我們現有的經濟結構將不再有意義，有關經濟該如何組織，社會將需要更廣泛的討論。