文章核心观点 大语言模型发展带来机遇，公司可利用其解决问题、打造智能体，同时给出面向AGI时代的战略准备建议 [2][9][30] 大语言模型机遇与问题 - 以DeepSeek - R1为代表的大模型推理能力十倍速变化带来重大机遇 [2] - DeepSeek存在幻觉问题，但也为创业公司提供用自身数据和知识解决问题的机会 [2] Agent相关概念 - Agent在商业世界可理解为代理商，有供给侧代理和需求侧代理两条路 [4] - 供给侧代理是让AI帮客户用好上一代软件 [5] - 需求侧代理围绕客户某类需求连接资源，赛道竞争激烈 [6] - Manus是把握机会成功案例，在供给侧表现出色，连接各种工具 [3][7] 公司打造Agent的四部分 感知系统 - 感知系统是企业的眼睛和耳朵，要全方位倾听一线员工声音，贝壳找房案例值得学习 [11] - 贝壳找房给工长佩戴工牌记录装修情况，实现线下沟通在线化，赋能一线员工 [12] - AI可强化企业感知系统，如Grok3有实时舆情数据，大模型可处理非结构化数据提升交易员感知能力 [14] 认知系统 - 公司认知系统决定用AI做什么决策，可从高频关键词和高杠杆率两方面探索 [15][17] - 高频问题要考虑用AI变革企业最大工种，高杠杆率决策要基于一线真实信息，公司可训练自己的模型 [17][18][19] - 打造Agent要将组织架构图倒过来，形成倒三角认知结构，解决高频和高杠杆问题 [20][22] 行动系统 - 知识密集型行业虚拟世界行动系统是AI，包括API、RPA、Agent [22] - Manus是复杂Agent，公司要升级，包括工具和组织架构，员工要思考角色和分工 [23] 目标 - 公司和Agent都要有明确目标，满足代理对象需求形成闭环 [24] - 可通过让人在闭环之外或提高闭环内人迭代效率解决感知响应行动闭环速度慢的问题，AI可自我迭代 [25] - 企业复盘AI可起作用，要遵循人机分工持续迭代原则 [27] 面向AGI时代的战略准备tips - 升级研发团队，让员工有自行升级能力 [30] - 保护好核心数据 [31] - 面向大模型做营销 [31] - 面向机器人做产品设计 [32] - 有资源可训练自己的模型 [33] 总结建议 - 未来战略基于“智能无限提供”假设，思考企业核心价值 [34] - 重新分配企业工种，定位面对人的工作 [35] - 重视人与人交互，为客户提供情绪价值 [36]