@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…

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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。

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”为智能体设定一个目标并提供衡量进度的方法,使其能够规划、评估工作、学习和调整。当它奏效时,智能体可以独立完成更多任务。 但任务不等于业务成果。关闭更多工单并不能告诉你是否打造了更好的产品,或者是否卖出了更多产品。指标可能看起来很好,而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业务成果——让销售、服务和营销朝着同一目标努力,而不是各自为政地优化。 这只有在你能衡量结果时才有效。而大多数公司已经能够做到。多年的管道阶段、服务级别和潜在客户定义都存在于他们的系统中。 你不需要一个新的记分牌。业务本身就是一个记分牌。你的智能体只需要根据它来学习。
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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。

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