公司战略与产品调整 - 公司产品策略发生重大转变，放弃生成式AI，转而发力旗舰产品Agentforce中可预测性更强的“确定性”自动化技术[3][4] - 公司已在Agentforce中引入基础的“确定性”自动化技术，决策逻辑基于预设指令，而非AI模型的推理与解读机制[3] - 公司首席执行官近期透露，在起草年度战略文件时，已将数据基础架构而非AI模型列为首要任务[7] 技术应用与挑战 - 公司高管表示，当Agentforce不过度依赖大语言模型时，运行效果反而会更好[2] - 采用更基础的自动化技术，例如通过编写“确定性指令”对计算机进行编程，能降低Agentforce的运行成本，并为客户节省开支[4] - 一旦指令数量超过8条，大语言模型就会出现遗漏指令的问题，这对精准度要求极高的商业任务是致命缺陷[4] - 大语言模型存在“漂移”现象，当用户提出无关问题时，AI智能体会偏离预设的核心任务目标[5] - 缺乏可靠数据支撑的AI模型极易产生“幻觉”，这是企业必须警惕的风险[7] 客户反馈与运营问题 - 客户Vivint在使用Agentforce初期遭遇问题，其运行稳定性未能达到100%的预期[5] - Vivint要求Agentforce在每次客户服务结束后自动发送满意度调查问卷，但系统在部分情况下会无故“漏发”[5] - 有用户提交请求希望解决技术故障，但Agentforce的回应只是发送了一系列不相关的博客文章链接，未进一步沟通[3] 市场表现与公司动态 - 公司股价较2024年12月的峰值已下跌约34%[7] - 公司首席执行官暗示，或许会考虑将公司更名为“Agentforce”[7] - 公司曾大举部署AI并裁撤技术人员，将客户支持团队的人员配置从9000人缩减到约5000人[1] - Agentforce预计年营收将突破5亿美元[7] 行业观察与普遍难题 - 大语言模型的应用难题并非公司一家面临，对其他AI技术提供商而言，这类模型同样是难以驾驭的存在[6] - 部分企业发现，要防止大语言模型在运行过程中出现“失常”行为或产生错误推断，难度极大[6] - 有部分工程师认为，问题的根源或许在于公司及其客户对最新AI技术的驾驭能力[6] - 服装零售巨头Gap公司推出的一款搭载Sierra技术的聊天机器人，曾出现回答不良内容的情况[6]