为了在明年取得领先地位，企业需要系统地用客服人员取代 #SaaS 工具和人工工作流程，并设立一个全职岗位专门负责这项工作。我们称之为“客服人员构建者”。

我们的首批代理构建者是 Emily 和 Dave。Emily 最初构建代理是为了自动化增长团队的工作，而 Dave 则构建代理用于产品智能分析。他们的任务是使用我们的云代理平台 Oz 来实现任务自动化。

起初我们对此并不确定，因为 Oz 是围绕编码代理构建的……但事实证明，优秀的编码代理也能成为优秀的通用代理。这些代理可以完成我们几个月前可能需要购买 SaaS 服务才能完成的任务——例如社交媒体监听和用户反馈分析。实际上，我们正在取消之前为这些任务订阅的 SaaS 服务，转而自行开发代理。

我们已经实现了自动化：

• 欺诈检测： 该代理程序会持续监控可疑的使用模式，并创建 PR 来阻止用户（同时还能识别新型欺诈模式）。这每天为我们节省数万美元。
• 竞争情报： 代理会监控竞争对手的产品发布情况，将其与我们的产品进行比较，并将每周的市场总结发布到 Slack 上——取代了我们产品团队过去每周需要花费半天时间的工作。
• 企业 POC 总结： 总结我们各个企业试点项目的执行情况，告知我们哪些方面可能需要销售工程师介入并提供帮助，以确保试点项目取得成功。

我们放眼望去，到处都能看到智能代理的新应用场景。正因如此，我们决定将构建智能代理作为一项全职工作。我们之前的内部准则是“先发出提示”，以便用户获得任务帮助。而现在，我们的准则变成了探索能否通过构建智能代理来实现任务的持续自动化。

构建这些内部代理面临诸多挑战。包括前期环境搭建、数据访问权限授予、监控以及及时调优。最后一点最好通过早期团队内部测试来实现，允许存在一些小问题，并将反馈转化为快速改进。我们也在为 #Oz 云代理平台探索新的底层功能，以支持这些工作流程（ 这是管弦乐编曲的早期演示。）。

总而言之，如今无需结构化的、类似 Zapier 的工作流程，即可轻松实现繁琐任务的自动化。只要具备相应的能力和技能，代理就能运用智能即时判断出正确的工作流程。您无需预先定义一系列“如果这样，那么那样”的步骤。

你真正需要的是高质量的审计、引导和跟踪机制，以便了解这些智能体的表现。你需要相应的工具来不断改进它们。未来，这些基本机制将使智能体能够自我改进。这听起来像科幻小说，但并非如此——智能体可以回顾过去的运行情况，找出可以改进的地方，并修改自身的定义。

接下来的一年将会充满挑战。为了把握未来，我们需要各个层级的代理构建者来充分利用这项技术。

我的预测是：一年之内，所有超过 50 人的公司都会至少有一名员工的全职工作是开发内部代理。 #agent #ai