前一段时间，在红杉的 AI 峰会上，世界上最聪明的这群投资人畅聊 AI ，大家猜一猜在这群最聪明的投资人眼里未来的的 AI 世界是什么样呢？

他们没有讲工具、模型或者基础设施，而是在说一件更长线的事，认为 AI 正在从工具，变成你未来的“数字同事”。

具体观点如下：

1、在演讲中提到了两个非常典型的“AI Agent”案例。

一个叫Harvey，这是一个面向律师事务所的AI助理，它能帮助律师完成合同分析、监管合规、索赔管理、尽职调查等工作；另一个是Open Evidence，它是一个能够辅助医生做诊断、自动生成医学文书的AI助理。

它们的共同特点是，都不只是AI工具，而是可以参与完整任务的“数字员工”，并且懂行业语言和专业领域的流程，已经在医疗和法律行业里得到了实际的应用。

基于此，他们用一个词来形容下一阶段的AI，叫Agent Economy，如果翻译成中文的话可以叫“代理经济”。

2、所谓的 Agent Economy ，就是相比于在我们所说的通用智能体的基础上，增加了人格和记忆。

它将来可能是这样的一个新系统：

- 每个AI Agent都有自己的“人格”和“职责”；
- 它们能一起完成复杂任务、协调分工，是一个可以彼此沟通的“团队”；
- 它们可能拥有记忆、账户、权限，甚至能自行进行“谈判”和“选择合作对象”；
- 它们未来会出现在公司里，跟人类员工一起并肩工作。

我们都知道前一段时间，OpenAI 给 ChatGPT 就增加了记忆功能，有了记忆功能的 AI 就像是你的私人秘书，你也没必要时刻发布上下文了来提醒了，它就知道你需要什么？该怎么做？了解你的风格，这样做出来的事可能就更能让你称心如意。

3、同时他们认为 AI Agent 要想能在企业当中大规模应用，需要跨过三个门槛。

分别是：身份、语言和安全性。

什么意思呢？分别来讲一讲。

4、这里的身份有两层意思，一是AI必须首先能够“记住你是谁”。只有记住了你是谁，它才能长期陪伴你一起工作。二是这个AI Agent 它自己也必须拥有一个“持久身份”。比如，它得有一致的表达风格和行为逻辑，否则你无法信任它；AI 得能不断积累对你的了解，慢慢变成你的一个靠谱下属；而且 AI 能在对的时机“记住你曾说过什么”，而不是全靠你去重复指令。

它能记住你，同时也能记住自己，才能保持风格的一致性。

5、“语言”，简单说就是 AI Agent 之间要能“听得懂彼此”。这样它们之间才能相互合作。

我们现在的 AI 产品就像是移动互联网时代的 App 一样，像是一个信息孤岛。要做一件复杂的任务，需要我们人一个一个的去复制粘贴到不同的智能体之中。

这中间就需要“语言”——也就是统一的通讯协议。

众所周知，目前在人工智能领域有两种协议，一个是 MCP ，一个是 A2A 。

Anthropic 的 MCP 协议就是给大模型提供的接口，可以让大模型调用不同的工具去做事；而谷歌推出的 A2A 协议是智能体之间的协议，一个复杂的任务，可能需要多个智能体合作，通过 A2A 协议，让智能体自己串联起来。

一个是横向协议，一个是纵向协议。

目前这两个协议还在早期阶段，但是，或许就是未来人工智能领域作重要的通讯协议。就像 TCP/IP 之于互联网一样，成为人工智能领域的基础设施。

6、第三道门槛是，“可信”。什么是可信，当然就是消除幻觉了，我们都知道现在的大模型会有幻觉的存在，有时候会胡说八道。

这个解决了，才能大规模在企业间商用，毕竟，你不可能让一个不可靠的 AI 去操作你的财务数据和公司的核心数据。

所以，一旦任务涉及真实资源或关键操作，AI 的可靠性就必须严格可控，这也要倒逼整个信任机制的升级。

7、这些思考给我们普通人带来哪些启发呢？AI助理的普及，会让超级个体的杠杆变得前所未有地大。

当 AI Agent 跨过“身份”“语言”“信任”三道门槛时，AI Agent 带来的杠杆效应，不是放大你的技术能力，而是放大你的组织力和调度力。那些能驾驭 AI 和自己合作、组建自己的AI团队、能理解并且处理 AI 带来的模糊和不确定性的人，才会成为新社会里的超级个体。

所以，比起焦虑“我会不会被替代”，真正该问的是：“我能不能带出一个AI团队？我是否具备组建系统、指挥AI完成复杂任务的能力？”这不是技术能力的比拼，而是一场认知方式的迭代——能否把自己，从一个执行者，升级为一个智能协作系统的组织者。
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