## 483｜红杉AI峰会划重点：AI Agent普及需要迈过这3道坎

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天这期广播站，我想讲一个非常重要、但还没被深入探讨的话题：AI Agent和“代理经济”。

在不久前的红杉AI峰会上，这群世界上最会投钱的风投合伙人，用了不短的时间，反复强调这个方向。他们不是讲工具、模型或者基础设施，而是在说一件更长线的事：AI正在从工具，变成你未来的“数字同事”。

如果你是企业决策者、产品负责人、技术团队的Leader，或者你刚刚组了一个AI方向的团队，那么今天这篇文章值得你听一听，我来帮你划个重点。

红杉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。

红杉在峰会上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”。

这个词听上去比较高大上，如果简单描述的话，它将来可能是这样的一个新系统：

当然了，这个愿景咱AI学习圈的同学肯定已经非常熟悉了，之前Manus、Coze空间和MCP协议等一系列跟AI Agent相关的产品刚出来的时候，我就在专栏里给大家做过专门的解读。

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当然，红杉也清楚这一点已经是整个AI行业发展的重点，所以他们在演讲中对整个话题做了更深度地讨论，提了一个好问题，那就是AI Agent要想在真实的企业里大范围应用，还需要跨过3道技术门槛。

哪3道门槛呢？身份、语言和安全性。接下来我一条一条给你说。

先来看身份。这里的身份有两层意思，一是AI必须首先能够“记住你是谁”。如果你今天和一个AI说话，明天它就忘了你是谁，那这个AI肯定没办法跟你长期一起工作。

二是这个AI Agent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。

为了让AI有这样的身份记忆，现场演讲的红杉资本合伙人Packer Radio说，大家现在都在通过给AI“很长的上下文信息”“向量数据库”“RAG”等。RAG就是让AI在回答问题时，先从外部查找相关信息，再根据这些信息生成更准确的回答。

但是Packer Radio也强调，这些方式让AI建立起来的记忆仍然是“拼凑式的”，还不是真正的“持续认知系统”。这也是为什么，今天很多“企业内部部署的AI助手”，没办法持久应用的一个原因。用户只要换一次设备、刷新一次网页，AI Agent就失忆了，体验也就断裂了。

好，这是AI Agent往后发展需要跨过的第一道槛——身份。

接下来说第二道门槛，“语言”，简单说就AI Agent之间要能“听得懂彼此”。

今天的AI产品，很多像是孤岛——你在A产品里问完一个问题，还得手动复制去B里继续。未来的AI助理们，不是你一个一个点着用，而是会彼此联动，像项目组一样协同。

这中间就需要“语言”——也就是统一的通讯协议。红杉演讲也提到了MCP项目。比如，Anthropic的MCP生态系统已经实现了部分AI助理之间的彼此调用功能，从搜索、判断，到执行操作流程，像一个团队在协作完成一个项目。

目前这个协议还在早期阶段，但未来一定会像 TCP/IP 之于互联网一样，成为基础设施。

如果你正在做AI工具，或者在企业里部署多个AI系统，那就需要思考：你家的AI助理，未来接得上其他人的网络吗？

AI Agent要迈过的第三道门槛是，“可信”。

这是最现实的一关。一个AI助理如果能调取你的财务数据、帮你发邮件、调用你的客户信息系统，它就必须要“被信任”，不能“乱说话、乱办事”。

红杉举了几个真实的早期创业项目，第一个项目是Expo公司，他们做了一个AI助理产品，应用场景是企业级网络安全攻防；第二个项目是Traversal，这个AI助理擅长处理运维方面的工作，能自动处理服务器异常，实际应用表现比某些人类运维人员还稳定和准确。

这些例子都说明，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。

红杉用了一个很有意思的词：“家庭工业（cottage industry）”——意思是未来围绕AI助理的安全、信任和审计，会发展成一个独立的新行业。

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好，现在你已经知道了，AI Agent的发展要跨过身份、语言、信任三道关。假设往后发展，AI Agent在企业和个人场景中普及了，那会带来什么样的机会和挑战呢？

这个部分，是我觉得红杉这次峰会里最值得回味的点。

他们说：AI助理的普及，会让超级个体的杠杆变得前所未有地大。

什么意思？以前一个人带一个团队，能做10件事。现在，一个人带10个AI助理，有可能能做100件事。

但随之而来的，是一个底层革命性改变，那就是你不是“用工具”，而是在“带团队”。

你需要知道：哪个AI助理适合做什么；哪个任务能全权交给它，哪个必须人工干预；哪些错误是“AI助理的知识盲区”，哪些是“环境变化导致”。

这就像你第一次带人一样，你得重新建立一套管理体系。

而且，这个团队有个特别大的不同点：它的不确定性更高。AI的答案可能有偏差、出错甚至“走神”，例如随机输出不同答案，你不能用写死的流程去管它。

红杉说，这是“确定性管理”向“概率性协作”的转型。这是啥意思呢？就好像之前你管理的是一条严丝合缝环环相扣的工厂生产线，每个员工都按照你的规则来工作。

但带AI团队的话，每个成员都非常有才，经常有天马行空的想法和成果，不过偶尔他们会有一定的概率犯一些让人无语的错误，是不是能对AI容错，也是一个大的挑战。

他们还预测——未来我们将会看到“个人独角兽公司”。什么意思？一个人加多个AI助理，撑起一家真正有商业模式、有收入的公司。

这还真不是在开玩笑。红杉表示他们已经接触到了一些开发者是，一个人运营着10个AI自动化账户、运营公众号、做咨询、写代码、接项目。未来，这种“一个人+一个数字班子”的组织形态，将会变得越来越多。

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看完这次的峰会演讲后，我的一个很深的感受是，AI时代，你能做更多的事，但与此同时，你也得承受更多的不可预测。

与其去焦虑“AI更新太快”“工作会不会被替代”，不如反过来想这么几个问题：

好，关于红杉AI峰会和AI Agent这个话题，我们先聊到这里。最后我说一件AI学习圈的事，从今天起，万元AI应用大奖赛就正式开启了。

咱AI学习圈的同学，都在AI领域摸爬滚打这么长时间了，我非常期待你能来参加这次的大赛，提交你的AI作品或应用案例。可能是你结合真实场景搭的一个AI机器人，也可能是你用AI创作的一个视频、一部小说、一个绘本等等，第一名将会拿到10000元的现金奖励。感兴趣的同学，点击文稿区的图片或者复制链接打开就可以提交了。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎把这篇文章转发到朋友圈，或者分享给你的朋友，明天咱们接着聊AI。

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相关链接：

AI's Trillion-Dollar Opportunity: Sequoia AI Ascent 2025 Keynote

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