是不是自从人工智能的热度铺天盖地迎面而来的那一瞬间，你懵了？
看到的宣传几乎是人工智能啥都能干？人人可以被替代，每家公司都面临着被淘汰的危险。越害怕，越被推送各种对人工智能的解读和狂轰滥炸的广告。似乎所有的一切都在告诉你，迅速买书、买课、学习，然后就能解脱。
然而，这一切其实都是陷阱。
就像当年的个人电脑，问世之初，也都觉得天要塌了。电脑几乎什么都能干，还要人干什么？最后的结论是：人来操作电脑。
可能你要说，人工智能已经具备了人的思考，新出的Manus 可以通过多智能体协同架构，将任务拆解、工具调用与结果验证模块化，实现从“用户指令”到“交付成果”的全链路自动化。也就是说：如果人工智能思考后，在下达指令给Manus，人是不是就没用了？
其实这个问题很好回答。试问一下，如果大家都机械的执行命令，工作会不会做好？或者再换一个角度，如果执行命令的人，本身的知识就是错误，那他的思考会得到什么？他又能做出什么样的工作结果？
不要质疑了，人工智能也快要被玩坏了。
不知道你有没有听说过AI 幻觉？就是人工智能一本正经的胡说八道。为啥会出现？三个原因：1、数据缺陷；2、构架局限；3、模型也会胡编乱造。
就像一个四肢发达，学习能力很强，可是没有被正确引导而长大的孩子，犯错是必然的。所以说，人工智能需要引导，大模型需要被训练。这几乎已经共识了。
未来的方向到底在哪里？
AI Agent也就是人工智能体是未来，也就是基于大模型的人工智能体是未来。因为它具备了多模态交互和自主执行能力，可完成跨场景复杂任务。说人话就是可以在不同的系统、甚至是不同设备之间互动，完成最后的指令。它最终的目标是自主执行命令和能够学习进化。
不过，这只是目标，距离还是挺远的。现在能做的就是把复杂的业务场景分解成简单的任务，然后让不同角色的智能体去执行。
从企业级角度来考虑，AI Agent 的当前可以做的就是三个方向：通用型、垂直领域专家和企业级解决方案。几乎可以预计，通用型肯定为轻型的，不可能有多深刻。因为那些大企业或是机构是不会共享那些数量庞大，且无比珍贵的数据资料的；垂直领域专家就很容易理解了，人家吃就是深度和特有数据的饭；企业级解决方案，很显然是就是立足于应用层面，他们要占领的是之前软件开发的领域，是业务流程、相关系统和数据分析角度的，就是要依靠客户自己的数据来驱动。
扣一下主题，看一下你的企业，属于以上哪个类型，去对应发展就好了。不过，不要指望通过研究一下DeepSeek 的app 就能成为专家？沉下心来，尽快本地化部署，搭建自己的知识库，构架属于自己的数据体系，不断优化自己的大数据模型。无论多难，都要开始做了。
在接下来的几年，你会发现。你不再需要普通的员工，而是需要一个可以熟练使用各种AI Agent 的合伙人。无论是对个人的发展，还是对企业的思考，都应该往这个方向努力了。
