@salesforce: 大多数AI智能体:擅长完成任务,但糟糕的是无法告诉你这些任务是否重要。“Loop engineering”赋予智能体一个…
摘要
Salesforce 讨论了 'Loop engineering' 作为一种让AI智能体评估自身进度的方法,但认为当前指标往往无法衡量真正的业务成果,并建议智能体应与共同业务目标对齐。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/25 10:04
大多数AI智能体:擅长完成任务,但无法判断任务是否真正重要。
“循环工程”为智能体设定目标并衡量进展,使其能够规划、评估工作、学习并调整。当这种方式奏效时,智能体可以自主完成更多任务。
但任务并不等同于商业成果。关闭更多的工单无法告诉你是否打造了更好的产品,或卖出了更多的产品。指标看起来可能很棒,但真正重要的结果却未被衡量。
下一个前沿是将这些循环对准共同的商业成果——让销售、服务和营销团队朝着同一个目标努力,而不是各自为政优化自己的角落。
这只有在能够衡量成果的前提下才可行。而大多数公司其实已经具备了这种能力。多年来积累的管道阶段、服务水平以及潜在客户定义,都已存在于它们的系统中。
你不需要一个新的记分板。业务本身就是一个记分板。你的智能体只需学习如何与之对齐。
相似文章
AI正在吞噬AI工程循环(5分钟阅读)
文章讨论了AI工程循环如何能够完全自动化,但认为将整个循环交给AI会产生'agent slop'(智能体垃圾),因为评估不完善。它建议自动执行某些步骤,同时保留人类判断以处理细微差别。
@alexxubyte: Salesforce部署了20,000个企业级AI代理。最大的教训?工作重心颠倒!传统软件→90%的精力在发布前…
Salesforce部署了20,000个企业级AI代理,揭示了大部分精力在发布之后而非之前。Agentforce首席产品官John Kucera分享了成功代理与停滞代理的区别。
@GergelyOrosz: 看到Salesforce大力推广Agentforce用于AI(而大多数科技公司对此毫不在意)几乎有些滑稽……
Gergely Orosz观察到,Salesforce大力推广Agentforce用于AI,但大多数科技公司忽略它,转而将Slack作为他们的AI连接组织,暗示Salesforce赢得了AI基础设施,却没有注意到Slack的重要性。
每个人都关注他们的智能体是否完成任务,但几乎没人问它是否在随着时间的推移变得更好
文章指出了AI智能体开发中一个常见的忽视点:虽然大多数团队会监控任务完成情况,但很少有系统能够捕获失败模式并将其反馈到未来的运行中,从而实现学习和持续改进。
Salesforce运行自家AI Agents基准测试,你看到了吗?
讨论Salesforce的CRMArena-Pro基准测试,结果显示代理在单轮任务中成功率为58%,在多轮任务中骤降至35%;并给出实用建议:将代理工作流拆分为狭窄阶段,以减少错误累积。