📖 AI 总结

2026年被视为AI智能体的爆发之年，智能体已广泛用于编写代码、客户沟通、IT故障排查及企业复杂任务执行。然而，文章指出，部署智能体的核心前提在于理解其非确定性行为：基于大语言模型的智能体通过预测下一个词生成输出，相同输入可能产生不同结果，这种非确定性既是其具备自主决策能力的根源，也是风险所在。与此相对，传统软件本质上是确定性的，适用于有唯一正确答案的场景，如薪资发放和银行交易。文章认为，智能体并非万能，组织在制定AI战略时应审慎评估是否真正需要智能体的不可预测性，而非盲目依赖。