AI代理做事越来越强了。接下来它们应该学会做什么？

我们已经从要求AI生成答案 → 发展到了要求它使用工具 → 再到让代理完成多步骤任务。现在有趣的问题是：下一步是什么？如今，一个代理可以研究一个主题、分析信息、撰写报告、处理文档、与API交互，甚至与其他代理协调。但人类做的很多事情中，真正的挑战并不是生成答案，而是理解上下文并决定接下来应该发生什么。例如，想象一个AI代理能够：将一个模糊的业务问题转化为可执行的计划；研究市场并识别值得探索的机会；查看公司的数据并提出流程改进建议；构建原型、测试并根据结果迭代；让多个专门代理协作解决一个复杂问题。你认为其中哪一项会首先变得真正有用？而你觉得在AI代理能够处理更复杂的现实世界工作之前，它们还缺少哪一项能力？很期待听到大家的想法，尤其是那些现在正在实际试验代理的人。