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　　当硅谷及其竞争对手们倾尽财力购置算力，竞相追逐通用人工智能之时，我们需要一个过渡性的现象级技术来填补等待的空白。

　　据传，智能体人工智能（Agentic AI）一词由计算机科学家吴恩达于2024年提出，已成为连接传统人工智能与下一代技术的桥梁性术语。其特征在于能够自主学习、无需人类介入即可运行，并且似乎已准备好承担起人类最为重复繁琐的行政事务。

　　连续第二年，ServiceNow首席执行官Bill McDermott在拉斯维加斯举办的Knowledge大会上盛赞其平台上AI智能体的进展，公司总裁Amit Zavery则在大会第二天接力推进了这一主题。

　　过去一年里，科技领域发生的一切超出了所有人的预期。Zavery在第二日的主题演讲中表示，智能体AI已从一个概念演变为一场运动。创新的步伐前所未有地迅猛，而随着AI智能体每天与我们协同工作，安全格局也已发生根本性的转变。

　　ServiceNow最新的进展令其客户关系管理（CRM）与行业工作流副总裁Terence Chesire尤为自豪，他曾在十年前参与该产品的发布。他向Computer Weekly表示，今年的发布毫无疑问是公司迄今为止规模最大的一次。

　　我们当初进入CRM市场时，对工作流持有截然不同的看法……帮助企业描述他们销售什么产品、如何销售、何时完成销售；客户能够提出何种需求；以及他们应该获得怎样的服务和支持，比如保修等。Chesire表示，这些发布是我们以深思熟虑的方式引入AI的又一次跨越，我们认为这不是或的关系，而是与的关系。

　　AI的力量在于让人们与计算机的交互变得极其简便，他继续说道，我们都在亲身体验。但在商业场景中……关键是能够完成某项任务。对我们和CRM而言，问题在于：它能否帮助客户获得他们想要的产品？当他们需要支持时，能否得到正确的支持？

　　作为CRM领域的资深专家，Chesire表示，他区分有价值的AI突破与昙花一现的最佳方式，就是关注客户的需求。

　　对我们以及对我个人而言，自始至终的指引方向就是……观察客户的实际行为。他说，11年前，当我们追溯这个工作流的起源时，我们看到客户在平台上进行定制开发……我们对此非常好奇。

　　他们告诉我们，当时他们使用的系统只能完成流程中的一部分。这些系统帮助处理一部分交互，但客户仍然需要将各个流程拼接起来才能实现他们想要的目标。

　　这一洞察推动形成了ServiceNow极具市场号召力的核心卖点之一：端到端的体验，让各种应用无缝协同，互补地完成各自的任务。

　　即便面对AI，我们依然追求实实在在的商业价值。Chesire补充道，并举例说明他致力于解决的问题：客户会说：我的团队成员只是在读邮件、翻看日志文件，根本没有时间线;我刚刚结束与一位日本客户的会面，他说：我们现在从通话摘要和Assist上下文中获得的洞察比以往任何时候都更加丰富。因为机器能够完美地总结客户的诉求。

　　团队成员也更加满意，因为他们有60%的额外时间用来与客户交流，而不必再做那些过去被告知必须完成的繁杂工作。他补充道。

　　然而，正当科技巨头们鼓励我们拥抱AI同事之际，关于这些公司迅速重组员工队伍以最大化投资回报的故事也不绝于耳，与此同时，令人眼花缭乱的智能体革命所带来的一些意料之外的副作用尚未完全显现。

　　McDermott在第一天的炉边谈话中对媒体表示，变革的步伐无可替代，并提及ServiceNow的AI培训计划可作为那些仍持怀疑态度者的选择。

　　焦虑是可以理解的。他说，很多人其实并不真正理解AI的种种细微之处：它要么是好的，要么是坏的。说它好是因为可以裁员，说它坏也是因为可以裁员。

　　想想这个问题……以德国、英国、日本和美国为例，到2030年，科技行业将面临5000万人的缺口……全球经济中的生育率持续下降，企业中的员工数量也已完全停滞。

　　当你最多只有同样数量的人在做同样的工作时，是什么能够提升生产力呢？他反问道，随后引用了美国伟大的工业家亨利·福特的名言：如果你总是做你一直在做的事情，你就只能得到你一直得到的结果。

　　Computer Weekly请Chesire挑选他在Knowledge 2026大会上宣布的最看重的合作伙伴关系，这恰好为引出全球首家市值达5万亿美元的公司提供了完美契机。

　　Nvidia显然是一家非常令人兴奋的公司，也是出色的合作伙伴。他说，在销售领域，他们销售的是真正强大的芯片。但大多数人并不了解，这些芯片需要装入机架，机架又要装入机箱，对后端的通信线缆、电源线缆和冷却需求都有非常具体的要求。这些都是庞大的系统。

　　因此，AI的力量及其确定性核心，正是支撑构建这些系统的关键，从过去需要五天以上才能搭建一套此类系统，缩短至现在仅需几分钟。Chesire表示，这就是ServiceNow如何让销售人员，乃至等待这些系统的客户，更好地获得他们所需的一切。

　　通过这样的用例可以清晰看出，雄心勃勃的科技高管们并不擅长仔细思考AI如何取代那些为生计而工作的普通职员，也不擅长思考如何保护这些人类岗位的未来。

　　相反，Chesire对ServiceNow与Nvidia合作的洞察，体现了他毕生致力于优化全球经济顶端工作流程的热忱——在那里，生产线上每减少一个失误，都能为客户节省难以估量的成本。

　　使Nvidia与众不同的关键在于其与芯片配套的软件。他说，大多数人没有意识到这一点。和其他任何软件一样，有时也会出现缺陷，而且很难被发现。所以我们在AI智能体方面做的就是理解和分析遥测数据——当时在做什么？工作负载是什么？特殊条件是什么？——并将这些信息汇总后呈交给真正资深的AI工程师，他们其实并不想花时间翻阅日志文件，我们直接告诉他们：在那个时刻具体发生了这样的情况。

　　但还有……我们一直告诉大家应该做但从未线;Chesire补充道，我们一直建议大家：你应该把修复方法写成知识文章。但从来没人去做。所以AI智能体也会负责撰写知识文章，说明：这是具体的型号、当时情况的深入细节，以及修复方案，从而帮助下一位团队成员和下一个AI智能体表现得更出色。

　　A：智能体AI据传由计算机科学家吴恩达于2024年提出，是连接传统人工智能与下一代技术的桥梁性术语。它的特征是能够自主学习、无需人类介入即可运行，并且能够承担人类最为重复繁琐的行政事务，比传统AI更具自主性。

　　A：根据ServiceNow客户反馈，AI智能体能让团队成员获得60%的额外时间陪伴客户。它可以自动生成通话摘要、分析遥测数据、撰写知识文章，让员工不必再花时间翻阅日志文件，从而专注于真正有价值的客户交流工作。

　　A：ServiceNow推出了RiseUp项目，承诺免费培训三百万人融入AI经济。CEO McDermott指出，到2030年，德国、英国、日本和美国的科技行业将面临5000万人的缺口，AI实际上是用来弥补劳动力短缺、提升生产力的工具。