从生成到代理：分析下一代人工智能及其在企业工作流自动化中的体现

1.0 执行摘要

人工智能领域正在经历一场重大的范式转变，从主要生成内容的系统向能够执行自主行动的系统演变。本报告对这一转型进行了全面分析，探讨了生成式人工智能的既定能力、代理式人工智能的新兴力量以及对企业运营的战略影响。核心发现是，虽然生成式人工智能革新了内容创建和信息合成，但代理式人工智能代表了下一个合乎逻辑的步骤，将人工智能的潜力转化为切实的、以目标为导向的行动，并重新定义了业务流程自动化的格局。

生成式人工智能由基础模型和大型语言模型（LLMs）提供支持，擅长根据特定用户提示创建新颖的文本、图像、代码和其他媒体。其价值在于通过自动化离散的、以内容为中心的任务来增强人类的创造力和生产力。这些工具的广泛采用正在使基线内容创建变得商品化，提升了提示工程和人类监督的战略重要性。

相比之下，代理式人工智能引入了新的自主水平。这些系统的特点是主动性、适应性和目标导向性。人工智能代理不是对提示做出反应，而是被设计为在最少的人类干预下追求高级目标。它们在感知、推理、规划、执行和学习的连续循环中运行，能够跨各种数字平台管理复杂的多步骤工作流。这些系统的架构通常涉及多个专用代理的协同，它们协作实现总体业务目标。这标志着人工智能从工具向数字劳动力的转变。

批判性分析表明，代理式人工智能不是生成式人工智能的替代品，而是在其基础上的进化，将LLMs用作核心推理引擎。然而，随着商业产品越来越多地融合两种范式的能力，这种区别正在变得模糊。Seasalt.ai的SeaMeet被宣传为“代理式会议副驾驶”，其详细案例研究说明了这一趋势。虽然其核心功能是生成式的（转录、总结），但其用于创建后续文档的基于电子邮件的工作流代表了一种“原型代理”能力——一种复杂的、由人类触发的自动化，标志着市场向产品中注入类代理功能的更广泛趋势。

对于企业领导者而言，战略要务有两个方面：利用生成式人工智能实现即时的生产力提升，同时开展代理式人工智能的战略实验，为自动化新时代重新设计核心业务流程。成功采用取决于建立数据准备度、强大的安全和治理框架，以及对部署自主系统所固有的伦理考虑的敏锐认识。这项技术的发展轨迹指向一个未来，即人类和人工智能代理的协作生态系统将推动企业效率、创新和价值创造。

2.0 生成式革命：作为内容创作者的人工智能

人工智能最近迅速普及到主流商业和消费者应用中，这在很大程度上归功于生成式人工智能的兴起。这一人工智能子领域激发了公众的想象力，并通过使机器具备创建原创内容的能力，解锁了显著的生产力提升。了解这一范式的机制、能力和局限性，对于 contextualizing 向自主代理系统的后续飞跃至关重要。

2.1 定义范式：创造的机制

生成式人工智能是一类利用机器学习模型根据用户输入生成新颖内容（如文本、图像、音频、视频或其他形式的数据）的人工智能。1 与用于预测或分类的传统人工智能系统，或用于定位和整理现有信息的搜索引擎不同，生成式模型创建全新的输出。2 它们通过在大规模人类创建的数据集上进行训练来实现这一点。通过这种训练过程，模型学习数据中的潜在模式、结构和关系。它们的核心功能是概率性的；它们预测序列中的下一个最可能的元素——无论是句子中的一个单词、图像中的一个像素还是音乐作品中的一个音符——以构建一个连贯且上下文相关的结果。2

现代生成式人工智能的技术基础建立在被称为基础模型（FMs）的架构之上，更具体地说，是建立在大型语言模型（LLMs）之上。4 FMs是在广泛的通用和未标记数据上进行预训练的大型机器学习模型，使其能够开箱即用地执行各种任务。4 LLMs，如OpenAI的生成式预训练Transformer（GPT）系列，是一类专门专注于基于语言的任务的FMs，如摘要、文本生成、分类和开放式对话。4

这些模型的规模和复杂性代表了与前代模型相比的巨大飞跃。一个多世纪前开发的马尔可夫链等早期生成式人工智能形式也能进行下一个单词预测，但受限于无法考虑几个前面单词之外的更广泛上下文。5 相比之下，像ChatGPT这样的现代LLMs拥有数十亿参数，并在公开可用的互联网的很大一部分上进行训练，使其能够掌握语言中复杂的依赖关系、细微差别和统计模式。这种巨大的规模使它们能够生成合理、复杂且类人的文本，远远超越了简单的自动补全功能。5 基本的交互模型仍然是反应式的：系统等待用户的特定提示，然后生成内容作为响应。6

这些强大且易用的工具的普及正在从根本上改变内容相关工作的性质。随着生成式人工智能能够按需生成高质量的基础内容，经济价值正从手动创作行为本身转移。相反，价值越来越多地体现在为人工智能提供的战略指导上。构建一个精确、上下文丰富的提示以引出所需输出的能力——一种常被称为“提示工程”的技能——正成为一项关键能力。这种动态将人类角色从纯粹的创作者重新定义为创意总监、策略师和编辑，他们将人工智能用作强大的力量倍增器。这项技术不仅在取代人类的努力，还在创建一个新的协作层，其中人类战略输入的质量直接决定了人工智能输出的质量。

2.2 核心能力与应用：生成式工具包概述

生成式人工智能的应用跨越广泛的领域，反映了底层基础模型的多功能性。这些工具正被集成到跨行业的工作流程中，以提高生产力、支持创意任务并实现通信自动化。4 对其核心能力的调查揭示了现代知识工作的全面工具包。

一个主要且广泛采用的应用是文本生成。生成模型可以生成大量书面内容，从起草专业电子邮件、营销文案和技术报告，到生成诗歌和故事等创意作品。2 这一能力延伸到
内容摘要与合成，人工智能可以将冗长的文档、研究论文或对话提炼成简洁易读的摘要，使用户能够从大量非结构化数据中快速掌握关键信息。2

除了文本之外，生成式人工智能在多媒体创作方面取得了重大进展。DALL-E 3、Midjourney和Stable Diffusion等工具可以根据简单的文本描述生成高质量的原创图像和艺术作品。8 这一能力扩展到视频和音频领域，新兴模型可以创建动画或合成自然的语音，用于虚拟助手和有声书旁白等应用。8

在软件开发领域，生成式人工智能正作为程序员的强大助手发挥作用。GitHub Copilot等平台直接集成到开发环境中，以建议代码片段、补全函数、在编程语言之间进行转换，并帮助调试现有代码。2 这加速了开发周期，使工程师能够专注于更高层次的架构问题。10

另一个复杂的应用是合成数据生成。生成模型可以生成模拟真实世界数据集统计特性的新人工数据。这种合成数据对训练其他机器学习模型具有重要价值，尤其是在医疗保健或金融等真实世界数据稀缺、敏感或获取成本高昂的领域。4

商业领域中充斥着众多知名应用程序，这些应用程序已将这些功能带给了数百万用户。其中包括 ChatGPT 和 Gemini 等对话式人工智能、Grammarly 等写作助手，以及 Microsoft Copilot 和 Adobe Firefly 等集成解决方案，这些解决方案将生成式功能嵌入到现有的生产力套件中。9 这些工具的核心商业价值在于它们能够通过自动化内容创建和简化特定的、输入驱动的任务来提高生产力并促进创新。4

3.0 智能体的飞跃：从内容生成到自主行动

虽然生成式人工智能代表了内容创作领域的一场革命，但人工智能的下一个前沿领域正经历着从创作到行动的转变。智能体人工智能（Agentic AI）标志着这一进化，其引入的系统不仅能做出响应，还能自主行动以实现复杂目标。这种向自主性的飞跃有望释放新的生产力层级，并改变业务流程自动化的基本性质。

3.1 自治系统的黎明：定义能动性

智能体人工智能是一种先进的人工智能形式，专注于开发能够在最少人工干预下做出决策和执行任务的自治系统。13 “智能体的”（agentic）一词源于“能动性”（agency）这一概念，即系统在其环境中独立且有目的地行动以实现一组预定目标的能力。15 这与包括生成式人工智能在内的传统人工智能形成了鲜明对比，后者本质上是反应性的。生成式模型等待提示并遵循预定义的工作流程来生成输出；而智能体系统一旦获得高层目标，就可以主动制定并执行计划以实现该目标。7

核心区别在于从请求-响应模型向目标驱动模型的转变。智能体系统并非简单地遵循逐步指令，而是能够将复杂目标分解为一系列更小、可管理的子任务，并独立执行这些子任务。17 这种主动性使其能够预测需求、识别潜在问题，并主动在问题升级前加以解决，这一能力远远超出了反应性系统的范围。15

3.2 人工智能代理的结构：操作循环

智能体人工智能的功能建立在一组关键特征之上，这些特征使其能够实现自主行为。这些系统被设计为：

• 主动且自主： 它们不会等待每个动作的明确命令。相反，它们在一定程度上独立运行，无需持续的人工监督即可执行任务，从而能够管理长期目标和多步骤问题。15
• 适应性强： 一项关键特征是能够从交互中学习并适应不断变化的环境。它们可以根据新信息或反馈实时调整策略和行动，使其适用于动态且不可预测的情况。12
• 目标导向： 人工智能代理明确旨在实现特定目标。它们会推理实现目标所需的步骤，并制定相应的策略。14
• 推理与规划： 智能体系统的核心是一个推理引擎，通常是一个强大的大型语言模型（LLM）。LLM 充当代理的“大脑”，使其能够分析数据、理解上下文、制定潜在解决方案并规划行动方案。14

人工智能代理的运作可被理解为一个持续的循环过程。这个循环使代理能够与环境进行智能交互，并随着时间的推移改进其性能 16：

1. 感知： 代理首先从其环境中收集数据。这些数据可来自各种来源，包括 API、数据库、传感器或直接的用户交互。
2. 推理： 然后对收集到的数据进行处理，以提取有意义的见解。代理利用自然语言处理等能力解释信息、检测模式并理解更广泛的上下文。
3. 决策： 基于推理结果和预定义目标，代理评估多种可能的行动方案。它会根据效率、成功概率和预测结果等因素选择最优行动方案。
4. 执行： 代理执行所选行动。这通常涉及通过调用 API、操作数据或与用户通信来与外部系统交互。
5. 学习与适应： 执行后，代理会评估结果。这些反馈用于完善其内部模型并改进未来的决策，通常通过强化学习等技术实现。

这个操作框架将基础模型的原始潜力转化为实际的、面向目标的行动。虽然大型语言模型（LLM）为推理和理解提供核心智能，但正是智能体框架——用于规划、工具使用、记忆和环境交互的组件——使得这种智能能够应用于现实世界的任务。这种关系类似于计算机的操作系统与其应用软件之间的关系。LLM是提供基本功能的强大操作系统，而智能体系统则是应用层，利用这些功能为用户执行特定的、有价值的功能，远远超出了简单的聊天界面。

3.3 协作的力量：编排与多智能体系统

现实世界商业问题的复杂性通常需要多样化的技能组合和领域知识。为了解决这一问题，先进的智能体系统经常被设计为多智能体系统，其中多个高度专业化的AI智能体协作以实现共同目标。15 例如，在金融服务环境中，一个智能体可能专注于法规遵从，另一个专注于欺诈检测，第三个专注于投资组合优化。这些智能体协调各自的活动，共享见解，并根据需要移交任务，以提供单一的通用智能体无法实现的全面解决方案。15

这种协作模型需要一种称为编排的关键功能。编排是对生态系统中各种AI智能体和系统的全面管理和协调。16 编排平台负责自动化工作流程、跟踪目标进展、管理资源分配和处理故障。它确保各个智能体和谐高效地协同工作。这澄清了“AI智能体”与“智能体AI”之间的区别：前者可被视为单个工具或专家，而后者指的是协调这些智能体以实现更广泛、更复杂目标的协同系统。14 亚马逊Bedrock和谷歌的Vertex AI Agent Builder等技术平台正在开发中，以提供构建和编排这些复杂多智能体系统的基础设施，这标志着AI开发从单体模型向协作数字劳动力的重大架构转变。14

4.0 比较框架：生成式系统与智能体系统

理解生成式AI与智能体AI之间的区别和关系，对于任何寻求制定连贯AI战略的组织来说都至关重要。虽然两者都利用了相似的底层技术，但其目的、交互模型和操作范围存在根本差异。智能体AI不是生成式AI的竞争对手，而是一种功能演进，它在生成式AI的能力基础上发展，从内容创建转向任务执行。

4.1 反应性提示与主动性目标：核心区别

这两种范式之间最根本的区别在于其操作姿态：生成式AI是反应性的，而智能体AI是主动性的。7 生成式系统旨在直接响应用户的特定提示来创建内容。它是一种被动工具，等待指令。17 相比之下，智能体系统旨在为实现高层目标而行动。它是一个主动参与者，根据其目标和对环境的感知采取主动。15

这一区别可以通过一个实际的类比来阐明。生成式AI类似于一位高技能的专家，如文案或平面设计师。你向这位专家提供一份详细的简报（“以专业语气撰写一篇关于主题X的500字博客文章”），他们就会执行这项特定任务。然而，他们不会独立决定需要一篇博客文章、主动研究主题或安排发布时间。6 另一方面，智能体AI类似于一位自主的项目经理。你给这位经理一个高层目标（“本季度提高与目标受众的互动度”）。然后，智能体经理会独立制定计划，其中可能包括委托撰写一系列博客文章（它会将此任务委派给生成式模型）、安排社交媒体更新、分析互动数据，并根据表现调整策略，所有这些都不需要针对每个动作的逐步指示。7

这种功能上的差异直接影响到人类交互的性质。对于生成式AI，用户处于“循环中”，在流程的每个阶段提供持续的指导并做出决策。对于智能体AI，用户处于“循环上”，设定总体目标并进行监督，但主要在智能体遇到超出其编程范围的情况时进行干预或提供战略指导。

4.2 一种共生关系：进化，而非革命

认识到智能体AI（Agentic AI）并非取代生成式AI，而是以共生关系扩展其能力，这一点至关重要。16 智能体系统依赖生成模型（尤其是大型语言模型，LLMs）作为其中央处理器或“大脑”。14 大型语言模型提供了关键的认知功能，如推理、语言理解和规划，使智能体能够解读目标、分析情况并制定策略。

一个清晰的例子说明了这种协同作用。销售代表可以使用纯生成式AI工具，提示它：“给王玛丽亚写一封关于我们提案的礼貌跟进邮件。” AI会生成文本，但随后代表需要手动将其复制到电子邮件客户端，查找玛丽亚的联系信息，发送邮件，然后更新他们的客户关系管理（CRM）系统。这是一系列由人类驱动的离散任务，由AI增强。7

智能体系统会以不同方式处理相同目标。代表会设定一个高层规则或目标，例如：“对于任何标记为‘需要跟进’的潜在客户，在两个工作日后发送跟进邮件。” 然后，智能体系统会自主执行多步骤工作流。它会监控CRM以获取触发条件，等待指定时间，从CRM中检索玛丽亚的详细信息，使用生成模型撰写个性化邮件，通过API调用发送邮件，最后更新CRM以记录该操作。在这个工作流中，生成式AI是一个至关重要的组件——智能体用于完成其更广泛的自主计划中某一步骤的工具。7

这种关系表明，在商业应用中，这两个概念之间的界限正变得越来越模糊。反应性内容生成与主动性目标达成之间的理论区别是明确的，但在实践中，出现了处于中间地带的产品。像ChatGPT这样的高级生成工具正在融入“函数调用”等功能，使其能够与外部工具交互并执行简单的链式操作，从而展现出初步的智能体行为。2 相反，智能体系统的核心智能从根本上依赖于生成能力。14 这种融合表明，市场的演变并非在两种截然不同的技术之间进行二元选择，而是作为AI能力的一个频谱。这给企业领导者带来了挑战，他们必须超越营销标签，准确评估特定产品的真实自治水平和智能水平。

4.3 表1：生成式AI与智能体AI——按功能对比

下表从功能层面进行了简洁对比，总结了生成式AI与智能体AI范式之间的关键区别。

方面	生成式AI（内容创建者）	智能体AI（自治行动者）	支持片段
主要功能	根据习得模式创建新颖内容（文本、图像、代码）	通过执行多步骤任务行动并实现高层目标	2
交互模型	反应式：响应特定的直接用户提示	主动式：根据目标和环境数据采取主动行动	7
自治级别	低（人在回路中）：每个输出需要逐步人工指导	高（人在回路上）：独立运行，仅在例外情况时需人工监督	6
输入方式	特定提示：“撰写一封关于X的邮件。”	高层目标：“管理所有新销售潜在客户的跟进。”	7
工作范围	狭窄、明确的任务：内容生成、摘要、翻译	广泛、复杂的工作流：流程自动化、问题解决、系统管理	19
核心机制	模式识别与预测：预测序列中的下一个项目	感知-推理-行动循环：感知、规划、决策、执行和学习	2
工具集成	有限：可作为功能集成到更大的应用程序中	广泛：原生设计用于调用外部工具、API和其他系统以采取行动	14
商业类比	高技能专家或助手（如文案、程序员、研究员）	自治项目经理或数字员工	6

5.0 智能体企业：通过自治工作流变革行业

智能体人工智能（Agentic AI）的理论前景正迅速转化为实际应用，这些应用有望重新定义众多行业的运营效率和战略能力。通过不仅自动化简单任务，还能自动化复杂的端到端工作流程，智能体系统正在开启一种新的企业生产力范式。这标志着与早期自动化技术相比的重大进步，它增强了人类潜力，而不仅仅是取代体力劳动。

5.1 跨行业影响分析

智能体人工智能的多功能性源于其推理、规划和与数字系统交互的能力，这使其能够应用于几乎所有依赖复杂信息处理和决策的领域。

• 客户服务： 智能体人工智能正在将客户支持从被动的、基于脚本的聊天机器人转变为主动的服务代理。这些系统能够自主管理客户查询，访问知识库以解决复杂问题，处理退款或退货，并通过多个渠道提供个性化支持，仅在遇到最微妙或需要共情的交互时才升级给人类代理。14
• 金融和银行： 在数据密集型的金融领域，人工智能代理被用于通过实时监控交易并采取行动阻止可疑活动来实现欺诈检测的自动化。它们还可以进行持续的风险评估，根据市场状况和预定义策略管理投资组合，并通过监控法律变化并相应更新内部政策来确保合规性。14
• 医疗保健： 医疗保健领域的潜在影响是深远的。智能体系统可以通过分析病历、研究论文和临床试验数据来协助临床医生进行诊断和治疗规划。它们还可用于主动患者监测，利用可穿戴设备的数据检测健康问题的早期迹象并提醒护理团队，甚至自动安排后续预约。14
• 供应链和物流： 智能体人工智能可以创建高度弹性和高效的供应链。通过分析销售、库存、天气和运输数据，这些系统可以预测需求、优化物流并主动重新规划运输路线以避免延误，同时最大限度地降低成本和减少人工监督。14
• 软件开发和IT运营： 除了简单的代码生成之外，人工智能代理还可以自动化整个软件开发生命周期，包括调试、测试和部署。在IT服务管理中，代理可以超越简单的帮助台机器人，自主解决复杂的IT工单、排查网络问题并管理软件配置。14
• 人力资源： 人力资源部门可以利用智能体工作流程来自动化耗时的流程，例如简历筛选，其中代理可以根据职位标准分析候选人并为其评分。它们还可以通过协调候选人与招聘经理之间的日程安排来处理面试调度，并管理员工入职和工资发放流程。25

这些应用的真正长期影响可能会超出对现有任务的自动化。自主代理的引入使得人们能够从根本上重新思考业务流程的设计方式。以前受人类决策速度和能力限制的工作流程可以被重新设计，变得更具动态性、响应性和数据驱动性。例如，智能体不再只是简单地标记潜在的供应链中断以供人类审查，一个完全实现的智能体系统可以自主模拟中断的财务影响，评估替代运输路线，通过API与承运人协商新条款，用新计划更新企业资源规划（ERP）系统，并实时通知所有相关利益相关者。这不仅仅是任务自动化；这是对业务流程本身的彻底变革，实现了以前无法达到的运营敏捷性和弹性水平。

5.2 重新定义生产力：超越机器人流程自动化（RPA）

智能体自动化的兴起标志着与机器人流程自动化（RPA）等传统自动化技术相比的重大进步。RPA在自动化结构化、重复性和基于规则的任务方面非常有效，例如数据录入或发票处理。然而，当面对非结构化数据或底层应用程序或流程的变化时，它往往会遇到困难。7 例如，如果目标网站的用户界面更新，屏幕抓取机器人很容易失效。7

智能体AI（Agentic AI）克服了这些局限性。通过利用LLM的推理能力，AI智能体能够理解上下文、处理歧义并适应环境变化。这使得它们能够自动化更广泛的工作类别，包括涉及非结构化数据和动态决策的复杂端到端流程。17 这代表着从自动化简单的“机器人式”任务向自动化“认知型”工作流程的转变。

至关重要的是，这一新的自动化浪潮最好被理解为一种人类增强形式。17 其目标不是取代人类工人，而是增强他们的能力和生产力。通过将复杂、耗时和重复性的任务委托给AI智能体，人类员工得以解放，专注于需要独特人类技能的活动：战略思考、创造性解决问题、复杂谈判和建立人际关系。17 人类与AI智能体之间的这种协作有望扩大组织应对复杂挑战、推动创新和交付更高质量成果的能力。这一趋势的重要性得到了市场预测的强调，Gartner预测，到2028年，三分之一的企业软件将包含智能体AI功能，至少15%的日常业务决策将由AI智能体自主做出。19

6.0 案例研究：拆解“智能体会议副驾驶”——Seasalt.ai的SeaMeet

为了将智能体AI的理论讨论建立在真实商业案例之上，本节详细分析了Seasalt.ai的产品SeaMeet。通过考察其功能、营销和战略定位，我们可以拆解“智能体”概念在当前市场中的解读和实施方式，揭示出一种介于纯生成能力和完全自主之间的微妙现实。

6.1 产品概述与核心生成能力

SeaMeet被宣传为一款AI会议助手或“副驾驶”，旨在提高个人和团队的生产力。31 其基础功能围绕会议内容处理展开。该系统与Google Meet和Microsoft Teams等流行视频会议平台集成，还可处理上传的线下会议音频文件。31

该产品的核心功能包括：

• 实时转录： SeaMeet提供高度准确的会议对话实时转录，具备说话人识别和时间戳功能。31
• 智能摘要： 会议结束后，系统自动生成智能摘要，捕捉关键主题和讨论内容。31
• 行动项检测： AI分析转录文本，自动识别并列出讨论中提到的可操作任务或“待办事项”。31

这些主要功能是生成式AI的明确应用。该系统使用复杂的语音转文本模型生成转录文本（从音频生成文本），然后利用LLM将转录文本合成为新的浓缩形式（摘要），并将某些陈述分类为行动项。用户评论一致强调这些生成能力的价值，指出它们消除了手动记笔记的需求，提供了一种简便的责任跟踪方式，从而解决了许多专业人士的一个重要痛点。34

6.2 分析“智能体”主张：基于电子邮件的工作流程

SeaMeet通过将自己定位为“智能体会议副驾驶”在市场中脱颖而出。32 这一主张的依据似乎在于一项特定的创新功能：旨在自动化会后任务的基于电子邮件的工作流程。会议结束后，SeaMeet通过电子邮件向用户发送生成的摘要。用户随后可以直接回复该电子邮件，发出自然语言指令，例如“起草一封给客户的跟进邮件”、“根据我们的讨论创建一份工作说明书（SOW）”或“为利益相关者生成一份报告”。32 系统随后处理该请求，并返回格式专业、可直接发送的文档。

根据本报告此前确立的严格智能体AI定义对该工作流程进行批判性评估，揭示出一种微妙的情况。虽然该功能代表了一种强大而复杂的工作流程自动化形式，但它并未展现出真正的、目标驱动的自主性。该系统的行动完全是反应性的；它在采取行动前等待用户通过电子邮件发出的特定指令。这是一项链式任务——将初始摘要与新用户提示相结合以生成后续文档——但它并非主动性的。

相比之下，一个真正的代理式系统可能会被赋予一个高层目标，比如“管理这个新客户项目的入职流程”。根据初始会议的内容，它可以独立识别出需要一份工作说明书（SOW），在没有被明确告知的情况下起草它，甚至可能将其提交内部审批。SeaMeet的工作流程虽然效率很高，但仍然依赖人类“参与其中”，触发每个主要的会后行动。缺乏详细说明自主任务委派或完成功能的公开文档，进一步支持了该系统作为一个先进的、命令驱动的助手而非完全自主的代理运行的评估。33

6.3 战略背景：Seasalt.ai 生态系统中的 SeaMeet

为了全面了解SeaMeet的定位，必须将其置于其母公司Seasalt.ai的更大战略框架中进行审视。Seasalt.ai成立于2020年，将自己定位为一个一体化的呼叫中心和AI自动化平台，主要面向中小企业（SMBs）。22 该公司更广泛的产品套件旨在自动化各种业务通信和运营工作流程。这包括用于24小时客户支持的AI驱动语音机器人和聊天机器人、自动预约安排、潜在客户资格认定和路由，以及通过统一收件箱管理全渠道通信（如WhatsApp、短信、语音）。22

在这个生态系统中，SeaMeet作为专注于内部和面向客户的会议智能的关键组件。它通过捕获和结构化会议中生成的有价值数据，补充了公司的外部通信自动化工具。这与公司的总体使命相一致，即为中小企业市场提供可访问的端到端AI自动化解决方案，而中小企业市场可能缺乏构建或集成更复杂企业级系统的资源。38

6.4 市场定位：“原型代理式”差异化因素

将SeaMeet营销为“代理式”的决定是一个深思熟虑且具有战略眼光的举措。在拥挤的会议转录和总结工具市场中，“代理式”标签是一个强大的差异化因素。它向潜在客户表明，该产品提供了超越标准生成式AI的功能，利用了行业对自主系统日益增长的热情。

这类工具更精确的分类可能是**“原型代理式”或“代理辅助式”**。这些系统代表了从纯生成式工具到完全自主代理的 spectrum 上的中间步骤。它们擅长自动化复杂的多步骤任务，但仍需要人类触发才能启动工作流程。这种定位使Seasalt.ai能够声称自己处于技术先进的地位，而无需开发一个具有完全主动、目标导向能力的系统。

这个案例研究揭示了AI商业化的一个更广泛趋势。随着“代理式”等新的、强大的概念获得关注，营销语言往往先于技术的完全成熟。企业正战略性地采用这一术语来塑造其产品的认知并吸引市场关注。对于企业领导者和技术评估人员而言，这强调了对这些概念形成细致理解的至关重要性。仅仅表面上接受营销主张已不再足够；相反，需要对产品的真实运营模式——其主动性、适应性和目标导向性的水平——进行深入分析，才能做出明智的采购和战略决策。

7.0 战略要务与未来展望

从生成式AI到代理式AI的演变不仅仅是一项渐进式的技术进步；它代表了企业利用人工智能创造价值的方式发生了根本性转变。这一转变需要企业领导者做出积极且深思熟虑的战略回应。驾驭这一新领域需要清楚了解眼前的机遇，制定战略采用计划，并对相关风险和伦理考量保持警惕。

7.1 采用建议：应对新的AI前沿

对于希望利用这一不断发展的AI格局的组织而言，建议采取务实的双管齐下的方法。

首先，企业应立即拥抱并扩大生成式AI的使用，以获得立竿见影且可证明的生产力提升。该技术已足够成熟且易于获取，可跨各种职能部署，以实现内容创建自动化、加速研究和数据合成，以及辅助软件开发。4 这不仅能带来短期投资回报，还能帮助在组织内建立基础的“AI就绪”文化，让员工熟悉人机协作。

其次，领导者必须开始战略性地试验Agentic AI。这应从识别定义明确、影响重大且适合由自主或半自主智能体实现自动化的业务流程开始。IT服务管理、客户支持工单解决或供应链监控等领域的早期用例可作为宝贵的试点项目，以建立内部专业知识并展示智能体工作流的潜力。17

无论是哪种范式（尤其是Agentic AI）的成功实施，都取决于几个关键的先决条件：

• 数据就绪性： AI智能体的有效性取决于其能够访问和处理的数据。组织必须投资构建清洁、治理良好且可访问的企业数据基础设施。这种“AI就绪”的数据基础对于使智能体能够做出准确、上下文感知的决策至关重要。30
• 安全与治理： Agentic AI的能力与其与企业系统的深度集成及其对敏感数据的访问直接相关。这带来了严重的安全和隐私风险。20 强大的安全协议、访问控制和透明的审计跟踪不是可选的，而是基本要求。一种具有明确约束和监督的“人在环中”治理模型对于降低风险并确保智能体可靠、安全地运行至关重要。15
• 伦理考量： AI智能体基于算法和数据运行；它们不具备对人类价值观、伦理或道德的先天理解。这带来了重大的意外后果风险，尤其是在医疗保健、金融或执法等高危领域。20 组织必须主动设计和测试其智能体系统的公平性、偏见性以及与人类价值观的一致性，以确保它们的行为不仅有效，而且负责任。

7.2 AI智能体的发展轨迹：未来之路

Agentic AI的发展仍处于早期阶段，但其发展轨迹指向一个日益复杂和集成的自治系统的未来。当前对单个或小群体智能体处理特定工作流的关注可能会演变为大规模、去中心化的多智能体系统。在这一未来愿景中，具有不同专业领域的异构智能体（一些由企业所有，一些由合作伙伴所有，一些由个人所有）将在一个共同的数字环境中协作，以解决高度复杂的动态问题。40

这种技术进步将对工作性质和组织结构产生深远影响。正如世界经济论坛所强调的，强调复杂决策、问题解决和战略监督的角色在全球经济中变得越来越重要。41 智能体系统的兴起将加速这一趋势，实现现代企业大部分认知“管道”的自动化，并将人类角色提升到战略、创造力和治理的层面。

最终，从生成式系统到智能体系统的转变标志着人机合作进化过程中的一个关键转折点。它正在将AI从我们指挥的工具转变为我们赋予权力的合作者。对于成功应对这一转变的企业而言，回报将是运营敏捷性、弹性和创新能力的新提升，为一个由人机智能无缝集成所定义的未来铺平道路。

参考文献

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6. 智能体人工智能与生成式人工智能：核心差异 | 汤森路透，访问时间：2025年9月6日，https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
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14. 什么是智能体人工智能？定义和区别 - 谷歌云，访问时间：2025年9月6日，https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
15. 什么是智能体人工智能？- 智能体人工智能解释 - AWS - 2025年更新，访问时间：2025年9月6日，https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
16. 什么是智能体人工智能？| IBM，访问时间：2025年9月6日，https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
17. 什么是智能体人工智能？| UiPath，访问时间：2025年9月6日，https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
18. 什么是智能体人工智能？| Salesforce US，访问时间：2025年9月6日，https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
19. 智能体人工智能与生成式人工智能：了解关键差异 - ThoughtSpot，访问时间：2025年9月6日，https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
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22. 停止在应用程序之间切换。将所有客户电话、短信、WhatsApp和聊天统一到一个简单的收件箱中。- Seasalt.ai，访问时间：2025年9月6日，https://seasalt.ai/en/
23. 什么是AI代理？定义、示例和类型 | 谷歌云，访问时间：2025年9月6日，https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
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25. 6个改变企业的智能体人工智能示例和用例 - Moveworks，访问时间：2025年9月6日，https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
26. AI代理用例 - IBM，访问时间：2025年9月6日，https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
27. 21个塑造人工智能未来的智能体人工智能用例和示例 - Akka，访问时间：2025年9月6日，https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
28. 14个现实世界中的智能体人工智能用例 - Valtech，访问时间：2025年9月6日，https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
29. 40多个带有真实示例的智能体人工智能用例 - Research AIMultiple，访问时间：2025年9月6日，https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
30. 人工智能代理在行动：我们如何在微软拥抱这个新的“智能体”时代，访问时间：2025年9月6日，https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
31. SeaMeet：实时记录ChatGPT会议纪要 - Chrome网上应用店，访问时间：2025年9月6日，https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
32. SeaMeet | 面向高效个人和高绩效团队的智能体会议副驾驶，访问时间：2025年9月6日，https://seameet.ai/
33. 常见问题解答 - Seasalt.ai，访问时间：2025年9月6日，https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
34. Seasalt.ai SeaMeet评论、评分和功能2025 | Gartner Peer Insights，访问时间：2025年9月6日，https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
35. 通过SeaMeet发现录音中的商业机会，访问时间：2025年9月6日，https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
36. Seasalt.ai | 面向小型企业的全渠道呼叫中心 - Seasalt.ai，访问时间：2025年9月6日，https://seasalt.ai/
37. 人工智能自动化解决方案 - Seasalt.ai，访问时间：2025年9月6日，https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
38. Haptik推出“全民AI”，将企业级AI代理引入中小企业，访问时间：2025年9月6日，https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
39. DIGITIMES商业聚焦 - 台湾科技竞技场，访问时间：2025年9月6日，https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
40. 企业与智能体人工智能相遇：对自主和智能体解决方案的信心 - Capgemini，访问时间：2025年9月6日，https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
41. IITM Pravartak和Emeritus推出智能体人工智能与应用专业证书课程，访问时间：2025年9月6日，https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
42. IITM Pravartak和Emeritus推出智能体人工智能与应用专业证书课程，访问时间：2025年9月6日，https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614