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      AI翻身做主管?CAO上崗實(shí)測:組隊(duì)4分鐘,翻車一整天

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      自打人類開始死磕人工智能助手這個(gè)賽道之后,大家可以說是真沒少折騰...

      前年大家都在瘋狂背誦怎么寫提示詞,生怕自己跟不上時(shí)代的步伐;去年大家又開始到處搜羅好用的單體Agent,想著給自己找?guī)讉€(gè)免費(fèi)的賽博打工人,路線是越卷越離譜。

      折騰到最后,大家發(fā)現(xiàn)光靠一個(gè)Agent單打獨(dú)斗,這體驗(yàn)好像快到天花板了。但你要說多準(zhǔn)備一些Agent和Skills,自己又會(huì)莫名其妙變成了包工頭,每天一睜眼就是給十幾個(gè)不同的AI工具分配任務(wù)。

      這哪里是解放生產(chǎn)力,簡直是給自己找了個(gè)爹。

      就是說,有沒有一種可能性,讓我們給數(shù)目茫茫多的Agent找個(gè)管事的,讓他們能夠自己規(guī)劃、完成工作呢?

      LobeHub也是這么想的。



      (圖源:X)

      5月18日,開源AI項(xiàng)目LobeHub在X上宣布最新的更新動(dòng)態(tài)——Chief Agent Operator,全稱叫作首席智能體運(yùn)營官,號(hào)稱能夠幫助用戶自主招募幾百個(gè)Agent,給你組建一支無休止運(yùn)轉(zhuǎn)的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。

      好家伙,時(shí)代變了,AI直接翻身做主管了?

      賽博包工頭,體驗(yàn)很骨感

      先給村里剛通網(wǎng)的兄弟們簡單科普一下LobeHub的背景。

      這玩意原本是個(gè)在開源社區(qū)還蠻火的Agent整合交互項(xiàng)目,在那個(gè)滿是脫發(fā)大佬的 GitHub 平臺(tái)上,它硬是狂攬了快八萬顆星,絕對(duì)是開源圈子里的頂流選手。



      (圖源:Github)

      主打功能也很簡單,就是把各家大模型以及用戶能部署的Agent整合到一個(gè)界面。

      比如什么Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent啊,只要部署好了就能接入這個(gè)統(tǒng)一入口,甚至能夠統(tǒng)一管理需要用的Skills和外部服務(wù)端口。

      正所謂三個(gè)愿望,一次滿足。



      (圖源:LobeHub)

      但這幫開發(fā)者明顯嫌只做個(gè)好看的整合UI太沒挑戰(zhàn)性了,于是掏出了這套名叫CAO的終極調(diào)度系統(tǒng)。

      按照官方那套宣傳,你現(xiàn)在徹底不用費(fèi)勁巴拉地去背什么提示詞、找什么Agent了。

      你現(xiàn)在的身份,是躺著指揮賽博打工人的大老板。

      比如你甩給CAO一個(gè)任務(wù),幫我把全網(wǎng)關(guān)于某款新能源車的評(píng)測都扒下來拉個(gè)表格之類的。CAO接到命令后,就會(huì)從庫里直接調(diào)動(dòng)幾十萬種技能模板,瞬間把干活的Agent小弟拉滿,然后安排這幫家伙在云端瘋狂并行處理。

      你呢,只需要把手機(jī)一鎖,安安心心去睡個(gè)大頭覺,第二天早上查收一份CAO恭恭敬敬遞上來的每日簡報(bào)就行。

      聽起來是不是爽到天靈蓋了?反正我是聽到這個(gè)消息立刻就去嘗試了。



      (圖源:雷科技)

      正如大伙看到的,這次的需求還是比較簡單的。

      在收到需求后,LobeHub很快便調(diào)用Agent Management工具,并對(duì)我提出了明確一系列參數(shù)的需求。



      (圖源:雷科技)

      在我明確需求后,很快呀,一支專業(yè)團(tuán)隊(duì)就搭建起來了。



      (圖源:雷科技)

      整體搭建時(shí)間還不到四分鐘,而且團(tuán)隊(duì)的分工、安排都是比較明確的,每個(gè)都有自己的名字和職責(zé),而不是一個(gè)什么都要干的“全能選手”。

      那接下來,就該放手讓它生成,看看效果如何了。

      哈哈,騙你的,結(jié)果是失敗,而且是周而復(fù)始的失敗,不斷嘗試不斷失敗,需要你點(diǎn)一萬次確認(rèn)批準(zhǔn)的那種失敗。



      (圖源:雷科技)

      直到最后,終于有點(diǎn)新東西了...怎么是沒額度了?



      (圖源:雷科技)

      說點(diǎn)難聽的,這一波體驗(yàn)多多少少是把我本來的期待感給蓋下去了,有沒有氣笑真不好說,臉上的表情是直接綠了。

      雖然我很想給大家找一個(gè)成功的案例,但目前海外社媒上根本就沒有用戶成功過。

      比起成功的案例,反而是有不少網(wǎng)友吐槽這玩意的上手門檻高得離大譜,自動(dòng)任務(wù)算力消耗過于迷惑,簡直是在給各大模型廠商瘋狂打錢,在長任務(wù)鏈的情況下甚至還存在讓人血壓狂飆的鏈?zhǔn)椒噯栴}。

      把任務(wù)完全甩手給CAO,就像是把一輛沒裝剎車的跑車交給了剛拿駕照的新手,只要第一個(gè)Agent理解錯(cuò)了,給第二個(gè)Agent傳了錯(cuò)誤指令,最終你就很可能得到一個(gè)風(fēng)馬牛不相及的成品。



      (圖源:雷科技)

      用這玩意來辦公,你第二天收拾爛攤子的時(shí)間,可能比自己從頭手打還要多得多。

      散養(yǎng)AI?還早得很呢

      看著大家瘋狂吐槽LobeHub的CAO ,小雷心里有一種極度強(qiáng)烈的既視感。

      其實(shí)這種讓AI去管AI的全自動(dòng)化思路,并不是LobeHub一家獨(dú)創(chuàng)。經(jīng)常看雷科技評(píng)測的老粉可能還有印象,我們?cè)谌ツ昶咴路菥腕w驗(yàn)過一款類似的應(yīng)用,名字叫MasterAgent。

      我們當(dāng)時(shí)的初衷特別淳樸,就是想搞個(gè)全自動(dòng)寫報(bào)告和鼓搗PPT的賽博打工人,好讓我們能騰出時(shí)間去樓下多買幾杯咖啡。

      結(jié)果嘛...雖然中間也有磕磕絆絆,但最終成品還是輕松暴殺了LobeHub的CAO。



      (圖源:雷科技)

      當(dāng)然了,MasterAgent也有自己的問題,比如自動(dòng)收集的資料時(shí)間不對(duì),或是幾個(gè)Agent互相推諉扯皮不干活,甚至還會(huì)產(chǎn)出一些格式敷衍、內(nèi)容簡短的報(bào)告。

      但只要及時(shí)介入,它最終端出的成品是能讓人滿意的。

      注意這里的關(guān)鍵詞:介入,就我目前的實(shí)際體驗(yàn)來看,想把AI徹底散養(yǎng),確實(shí)還是太科幻了點(diǎn)。

      然而,不管是去年的國產(chǎn)先驅(qū)MasterAgent,還是現(xiàn)在爆火的LobeHub CAO,它們所勾勒的藍(lán)圖都在極盡所能地減少人類插手的成分,似乎用戶真的只要在睡前發(fā)個(gè)指令,第二天早上就能得到一份心滿意足的成果。



      (圖源:LobeHub)

      不是哥們,工作不是這么好做的。

      不同于一問一答的對(duì)話式Agent,CAO這類應(yīng)用很難做到有求必應(yīng),你按下一鍵啟動(dòng),就像是按下了火箭發(fā)射的倒計(jì)時(shí)按鈕,只能眼睜睜看著這玩意轟鳴著升空,并在心里默默祈禱它千萬別在半空中炸成一朵大煙花。

      而我的這次嘗試,可以說就是因?yàn)槿剂喜蛔愣鴫嫏C(jī)了。

      然后痛苦的地方來了,因?yàn)楣ぷ鞔缶V是CAO分配的,中間的代碼是底層Agent寫的,外部數(shù)據(jù)接口是另一個(gè)Agent調(diào)用的。面對(duì)一個(gè)接近黑盒的執(zhí)行過程,你、我、他最后大概率根本找不到到底是哪個(gè)Agent捅了簍子,唯一的解決辦法只能是把整個(gè)任務(wù)推倒重來。



      (圖源:雷科技)

      我甚至還遇到了看不到技能調(diào)用的BUG,就更別提怎么去排查了。

      其次,過度依賴這種應(yīng)用,還會(huì)帶來嚴(yán)重的同質(zhì)化隱患。

      當(dāng)市面上所有公司的內(nèi)容運(yùn)營、代碼開發(fā)甚至市場調(diào)研報(bào)告,都是由幾個(gè)開源CAO帶著差不多的Agent小弟流水線般產(chǎn)出的時(shí)候,互聯(lián)網(wǎng)上充斥的可能全都是千篇一律的標(biāo)準(zhǔn)模板和缺乏靈魂的廢話。

      嘖嘖嘖,真有點(diǎn)不敢想象那樣的未來。

      說在最后

      不過話說回來,吐槽歸吐槽,這并不能阻擋歷史的車輪向前碾壓。

      就像當(dāng)年有了全自動(dòng)洗衣機(jī),搓衣板便很快被淘汰了那樣,不管中間會(huì)經(jīng)歷多少次翻車,不管人們會(huì)為了調(diào)教這個(gè)應(yīng)用掉多少根頭發(fā),將繁瑣的執(zhí)行和分配工作交給全自動(dòng)化管理系統(tǒng),已經(jīng)是整個(gè)硅谷和國內(nèi)科技大廠都在瘋狂押注的明天。

      人類在追求變懶這條路上,從來就沒有停止過探索。

      至于那些擔(dān)心自己會(huì)被CAO搶走工作的...說到底,CAO不是一個(gè)真實(shí)的崗位,甚至算不上什么新鮮概念,只能說科技圈造詞的速度還是太權(quán)威了。



      (圖源:LobeHub)

      而且這玩意和CGO(首席增長官)、CTO(首席Token官)還不一樣,那倆起碼算是真實(shí)存在的崗位。

      前者嘛,本質(zhì)上就是CMO(首席營銷官)換個(gè)寫法,后者就比較扯了,我也找不到幾個(gè)設(shè)有該崗位的正經(jīng)公司,只能說在這個(gè)時(shí)間點(diǎn),大部分企業(yè)還用不著精細(xì)化管理Token用量的人。

      至于你說,面對(duì)CAO這種滿天飛的新概念,咱們到底該怎么對(duì)待?

      我是覺得大伙千萬別被大廠的造詞運(yùn)動(dòng)給PUA了。不管它是C啥O,本質(zhì)上就是一個(gè)還在試錯(cuò)期的復(fù)雜高級(jí)工具。極客大佬大可以去折騰,普通人老老實(shí)實(shí)用好最基礎(chǔ)的聊天框就行。

      等這玩意哪天真的不亂燒錢也不發(fā)瘋了,咱們?cè)侔残纳宪囈膊贿t。

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