今天看到一篇發表在TNGlobal上，引起廣泛共鳴的文章。

TNGlobal是一個專注于泛亞地區，連接中國與亞太，為初創企業、風投、企業和其他行業先鋒提供優質的科技新聞和洞察服務的科技平臺。

文章指出：AI的未來很小，下一個突破在于更智能，而不是更大的系統。

AI的競賽，終點并非造神，而是打造一群孜孜不倦、精通業務的專家助理。

多年以來，整個科技世界似乎都陷入了一場對規模的迷戀。

更大的語言模型，更大的數據集，以及隨之而來的、更大的商業承諾。

每一代新AI的誕生，都伴隨著萬億級參數的喧囂，被譽為是邁向通用人工智能的又一次偉大飛躍。

但是，當與那些真正在商海中搏擊的企業負責人交流時，他們提出的問題，卻與這些宏大敘事毫無關聯。

他們關心的是，AI能否幫助財務團隊更快地完成月末結賬。

他們想知道，AI能否有效減少供應鏈中的人為操作失誤。

他們探尋的是，AI能否讓運營團隊的決策，不再依賴于層層審批的漫長等待。

這些都是極其務實且具體的商業需求，它們無關乎哲學思辨，只關乎效率、精準與成本。

然而，今天絕大多數AI基礎設施的構建，并非為此設計。

AI的下一次質的飛躍，將不再源于模型的無限膨脹，而是來自于構建更小、更專業、且能在真實商業環境中無縫協作的智能系統。

規模的幻覺

在深度學習的黎明時期，規模幾乎代表了一切。

你擁有的數據越多，你訓練出的模型就越精準。這個簡單直接的邏輯，驅動了行業最初的野蠻生長。

但這種對規模的極致追求，必然伴隨著巨大的妥協。

首當其沖的是成本。訓練一個巨型模型所需的算力、能源和人力投入是天文數字，這道門檻將絕大多數企業拒之門外。

其次是速度，模型的迭代和優化變得異常緩慢和笨重，無法敏捷地響應業務需求的變化。

更重要的是，實驗室中無所不能的AI，與企業實際能用的AI之間，出現了一條日益擴大的鴻溝。

一家典型的企業，并不需要一個會寫十四行詩或探討存在主義哲學的模型。

它真正需要的，是一個能在下午三點準確無誤地核對完上千張發票，并且整個過程嚴格遵守公司財務合規政策的AI。

這并非是對AI能力的限制，而是一種對業務目標的清晰聚焦。

對更大的盲目追求，已經讓整個行業偏離了真正重要的航道：可用性、治理能力以及與現有業務流程的整合能力。

許多設計精良、目標明確的小型專用智能體，在特定任務上的表現，完勝那些龐大的通用系統。

原因無他，這些小型智能體從設計之初，就是為了嵌入到企業現有的工作流中，成為業務流程的一部分，而不是試圖去顛覆或取代一切。

從這個意義上說，AI的未來，將不再由規模來定義，而將由它對業務語境的理解深度來定義。

協作的智慧

我們可以將今天主流的AI大模型，想象成一個極其強大的單體專家。

它或許在某個領域，比如文檔分析或代碼生成，擁有超凡的智慧，但它對團隊合作卻一竅不通。

一個模型可能擅長從一份復雜的合同中提取所有關鍵條款，但它完全不知道這份合同在被法務部門審閱前，需要先經過銷售部門的確認，審閱后還需要財務部門進行預算審批。它缺乏對整個業務流程上下文的感知。

AI演進的下一個階段，是一個多智能體的生態系統。

在這個生態中，眾多更小、更專業的AI系統（我們稱之為智能體）各自負責一項特定的、定義清晰的職能，并通過無縫的通訊協議相互協作。

我們可以想象一個企業的采購到付款流程，是如何被這個生態系統重塑的。

當一張供應商發票通過郵件進入公司系統時，第一個智能體，即數據提取智能體，會被立即激活。

它的任務只有一個：精準地從發票圖片或PDF中讀取供應商名稱、發票號碼、金額、日期以及商品明細等關鍵信息，并將其結構化。

完成提取后，它會將結構化數據傳遞給第二個智能體，合規校驗智能體。

這個智能體的知識庫里，包含了公司所有的采購政策、預算限制以及供應商白名單。

它會迅速核對發票金額是否在采購訂單的批準范圍內，供應商是否合規，商品條目是否與訂單一致。

一旦校驗通過，信息會流向第三個智能體，審批協調智能體。

它會根據預設的規則（比如金額超過五萬元需要部門總監審批），自動將審批請求推送給相應的負責人。

它能與企業內部的通訊軟件（如釘釘或企業微信）集成，確保審批人能及時收到通知并處理。

審批完成后，第四個智能體，支付處理智能體，會接管后續工作。

它連接著企業的財務系統，生成支付指令，并將其安全地推送到銀行網關。

最后，第五個智能體，數據洞察智能體，在后臺默默工作。

它記錄并分析整個流程的每一個環節，比如平均審批時長、哪個環節最容易出現延遲、哪些供應商的發票處理最耗時。

這些洞察會以可視化報告的形式，呈現在管理者面前，為流程優化提供數據支持。

在這個系統中，沒有一個無所不包的超級AI。

每一個智能體都只做自己最擅長的一件事，像一個高度協同的人類專家團隊。它們共享著對業務流程的共同理解（語境），而不是為了爭奪系統的控制權而相互競爭。

當智能以這種方式，一層一層地被構建起來時，企業就不再需要將所有希望，都賭在一個包羅萬象的龐大解決方案上。

他們可以從一個環節開始，逐步實現智能化，風險更小，見效更快。

從何處著手

作者坦言，他從企業管理者那里聽到的最普遍的問題是：我們到底應該從哪里開始？

答案始終如一：從一個具體的業務流程開始，而不是從一個昂貴的AI平臺開始。

引入AI，永遠不應該始于一次采購行為，而應該始于一場深入的內部對話。

首先，在企業內部找到一個持續消耗團隊時間和打擊員工士氣的工作流程。

這個流程通常具備一些顯著特征：高度重復、規則明確、人工操作繁瑣且容易出錯。比如，人力資源部門的月度薪酬計算，或者客服部門的工單分類與分配。

然后，召集所有與這個流程相關的人員，共同繪制出這個流程的完整地圖。

清晰地標示出每個參與者是誰，他們在流程中扮演什么角色，信息是如何在他們之間流轉的。

尤其要關注那些讓流程變慢的瓶頸環節，以及那些需要反復做出相同決策的判斷點。

最后，提出一個關鍵問題：如果有一個可靠的智能體，能夠7天24小時不間斷地接管這個流程中的某個特定部分，我們團隊的工作會發生什么變化？

AI的成功，極少源于一次顛覆性的、徹底的變革。

它更像是一種復利效應，來自于無數個微小勝利的持續累積。

當一個組織親眼看到，一個自動化的工作流程，每周為團隊節省了幾個小時的時間，這種看得見的價值，就為后續的一切奠定了最堅實的基礎。

它同時也讓AI這個抽象的概念，變得具體而親切。

它不再是遙遠的技術奇觀，而是一個能悄無聲息地改善日常工作的得力助手。

回歸真正的回報

在傳統的自動化時代，投資回報率（ROI）的計算簡單明了：更少的人員、更快的處理速度、更低的運營成本。

AI正在深刻地改變這個計算公式。

一個設計精良的AI系統，它所帶來的價值，遠不止于節省時間，它更在于徹底改變了時間的使用方式。

它將員工從繁瑣的、事務性的工作中解放出來，讓他們能夠將精力投入到更具價值的分析性思考、戰略性規劃和創造性決策中去。

這種類型的投資回報率，雖然更難用傳統財務指標去量化，但其對企業的推動作用，卻要深遠得多。

評估一個AI部署項目的成效時，不會只盯著效率提升了百分之幾這樣的數據。

而是會去觀察，這個系統是否顯著減少了決策周期中，因人為等待而產生的瓶頸？

管理者們是否因為這個系統，獲得了更清晰、更即時的數據洞察，從而能夠做出更明智的決策？

員工們是否對自動化產生的結果，建立了真正的信任感，并樂于與之協作？

如果這些指標在向好的方向發展，那么財務上的回報，只是一個水到渠成的結果。

反之，即便技術在不知疲倦地運行，但如果人的工作方式和決策質量沒有得到提升，那么這個組織，本質上并未向前邁進。

作者表示，在亞洲，尤其是在中國，他看到了一個獨特的機會。

與那些深受復雜遺留系統之苦的成熟市場不同，這里的許多中小型企業（SME）仍在構建其數字化根基。

他們沒有沉重的歷史包袱，可以跳過那些已被證明是彎路的技術路線。

他們可以直接擁抱那些工作流原生的AI，讓智能從一開始就內嵌于業務流程之中，而不是在陳舊的基礎設施之上，笨拙地貼膏藥。

這種敏捷性和后發優勢，使得亞洲成為了應用AI創新最激動人心的試驗場。

這里的企業，更關心AI在生產環境中的實際價值，而非理論上的通用智能。

他們能夠以比世界任何地方都更快的速度，將AI從一個原型，真正轉化為驅動業務增長的引擎。

最終，所有關于AI倫理和治理的宏大討論，都必須落到實處的。

而責任，始于設計。一個透明的系統，不僅僅是一個道德上的選擇，更是一個保障業務穩定運行的選擇。

當AI的每一個決策都可被追溯、可被解釋、可被驗證時，人們才會真正學會信任它。信任，是AI在組織內規?；瘧玫奈ㄒ煌寥?。

AI并非要取代人類，而是要重新分配人類的精力。

最優秀的AI系統，從不試圖消除人的參與，而是讓人的參與，變得更有意義。

當一位分析師，不再需要耗費數小時去手動整理報表，而是將時間用來洞察數據背后的商業趨勢；當一個團隊，將周五下午的時間，從枯燥的對賬工作，變成了充滿活力的創意討論會，那一刻，才真切地感受到AI的價值。

我們總是習慣于將進步想象成一場革命：迅猛、激烈、不可逆轉。

但真相是，真正的進步，往往是一系列微小而持續的改良，最終，在不經意間重新定義了所謂的常態。

AI真正的力量，就蘊藏在這種潤物無聲的變革之中。

AI行業會繼續建造更龐大的模型，這些前沿的探索依然重要。

但對于絕大多數組織而言，真正的戰場，不在于追求極限的規模，而在于找到最合適的適配。

那些能夠長久存續下去的AI系統，一定是那些能夠輕松集成、清晰解釋、并能在不引發企業文化劇烈動蕩的前提下，帶來可衡量業務成果的系統。

它們會更小，適應性更強，并且在設計理念上，充滿對人性的深刻理解。

AI不再是令人驚嘆的表演，而是與人并肩工作的伙伴。

這并非因為它無所不能，而是因為它能在真正創造價值的地方，踏實地工作。

作者Komy A是誰？

Genta AI Solutions的創始人。Genta AI Solutions總部位于新加坡，專注于構建企業級AI智能體系統，其核心使命是自動化復雜業務流程，顯著提升企業運營效率。

Komy A提出了"構建代理式AI系統，自動化角色而不僅僅是任務"的理念，并將其作為Genta AI Solutions指導和實踐。

這一理念超越了傳統RPA（機器人流程自動化）的局限，將AI智能體視為具有決策能力和上下文理解的智能實體，能夠真正替代人類在特定業務角色中的職能，而不僅僅是執行預設的機械任務。