智能體經(jīng)濟(jì)的崛起：AI智能體對(duì)商業(yè)世界的重塑

中圖分類號(hào)：F124.3；F123.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-176X（2025）07-0015-17

一、引言

自2022年11月ChatGPT引發(fā)“生成式AI革命”以來(lái)，全球人工智能（Artificial Intelligence，AI）的發(fā)展明顯提速[1。在短短幾年時(shí)間內(nèi)，AI模型的性能得到了顯著提升，其功能已從最初僅能輸出文本擴(kuò)展為支持多模態(tài)交互，在語(yǔ)言理解、數(shù)學(xué)推理和編程能力等多個(gè)方面均取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。與此同時(shí)，AI的使用成本大幅下降。特別是在2024年國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型DeepSeek上線后，AI的訓(xùn)練成本和使用成本迅速降至原有水平的幾分之一[2]。受上述兩方面因素的共同推動(dòng)，AI行業(yè)規(guī)模迅速擴(kuò)張。據(jù)估算，2025年全球AI市場(chǎng)規(guī)模已接近1萬(wàn)億美元，預(yù)計(jì)到2030年，AI市場(chǎng)規(guī)模將進(jìn)一步增長(zhǎng)至2萬(wàn)億美元[3]。

需要指出的是，盡管當(dāng)前AI技術(shù)已取得顯著進(jìn)展，但其性能表現(xiàn)仍存在一定局限性。現(xiàn)有大語(yǔ)言模型雖然能夠在人類的指令下完成多項(xiàng)指定任務(wù)，但其本身并不具備自主決策能力，因而在應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)時(shí)，大語(yǔ)言模型仍難以獨(dú)立勝任。在此背景下，AI智能體（AIAgent），特別是通用型AI智能體正逐漸成為AI企業(yè)競(jìng)相布局的新領(lǐng)域和戰(zhàn)略重點(diǎn)。

當(dāng)前市場(chǎng)上已涌現(xiàn)出大量AI智能體產(chǎn)品。例如，OpenAI公司推出的AutoGPT、Operator和Deep Research，Anthropic公司推出的Computer Use，以及中國(guó)初創(chuàng)公司Monica推出的Manus 等AI智能體，均能在一定程度上自主協(xié)助人類完成復(fù)雜任務(wù)。與此同時(shí)，眾多企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始采用“數(shù)字員工”“AI助手”替代人類員工執(zhí)行工作任務(wù)。AI智能體的迅速崛起已經(jīng)引起了行業(yè)的廣泛關(guān)注。例如，F(xiàn)orrester公司已將AI智能體列為2025年關(guān)鍵新興技術(shù)之一，而全球領(lǐng)先的IT研究與咨詢公司Gartner更是將其評(píng)為2025年十大技術(shù)趨勢(shì)之首[4]。2025年被業(yè)界稱為“AI智能體元年”，以強(qiáng)調(diào)這一年在科技發(fā)展中的重要地位。

毫無(wú)疑問(wèn)，AI智能體的廣泛應(yīng)用將顯著提升生產(chǎn)的自動(dòng)化水平，從而大幅度提升生產(chǎn)效率。根據(jù)預(yù)測(cè)，到2028年，有 33% 的企業(yè)級(jí)軟件應(yīng)用將集成AI智能體功能， 15% 的日常業(yè)務(wù)決策可以由AI智能體自動(dòng)完成，AI智能體的應(yīng)用有望使組織運(yùn)營(yíng)成本降低 40% ，使?fàn)I業(yè)收入提升 20% 一 30% [5]。然而，相較于單純的生產(chǎn)效率提升，AI智能體給商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、企業(yè)組織形態(tài)和商業(yè)模式所帶來(lái)的影響可能更為深遠(yuǎn)和關(guān)鍵。隨著其自主決策能力的不斷增強(qiáng)，AI智能體將逐漸成為市場(chǎng)中除人類之外的另一重要決策主體，進(jìn)而對(duì)整個(gè)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生深刻影響。在宏觀層面，AI智能體的發(fā)展將重塑商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中各參與者的角色及其相互關(guān)系；在微觀層面，AI智能體則將引發(fā)企業(yè)組織形態(tài)的重大變革。此外，企業(yè)的商業(yè)模式也將經(jīng)歷深刻的調(diào)整：一些傳統(tǒng)、低效的商業(yè)模式將因AI智能體的興起而逐步被淘汰。與此同時(shí)，一系列依托AI智能體的新商業(yè)模式也將不斷涌現(xiàn)?？梢灶A(yù)見(jiàn)，一種全新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)——智能體經(jīng)濟(jì)（Agentic Economy）正在崛起[6]。

盡管AI智能體在商業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛在影響力，但截至目前，國(guó)內(nèi)尚缺乏專門針對(duì)該問(wèn)題的系統(tǒng)性研究，相關(guān)的國(guó)外文獻(xiàn)同樣較為稀缺。為彌補(bǔ)這一研究空白，本文在界定AI智能體基本概念及其基本經(jīng)濟(jì)特征的基礎(chǔ)上，深入分析其給商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、企業(yè)組織形態(tài)和商業(yè)模式所帶來(lái)的影響。此外，本文還探討了AI智能體興起過(guò)程中企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)其可能的應(yīng)對(duì)策略進(jìn)行分析和展望。

二、AI智能體的基本架構(gòu)、分類體系及與生成式AI的比較研究

（一）AI智能體的基本架構(gòu)

AI智能體是指能夠自主規(guī)劃且執(zhí)行行動(dòng)的AI系統(tǒng)。與只能在用戶提示下產(chǎn)生輸出的傳統(tǒng)AI系統(tǒng)不同，AI智能體具有較強(qiáng)的主動(dòng)性和適應(yīng)性。AI智能體可以在無(wú)需人類持續(xù)干預(yù)的情況下感知外部環(huán)境，進(jìn)行推理和決策，完成多步驟的復(fù)雜任務(wù)，并根據(jù)任務(wù)反饋不斷進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化。在一些媒體報(bào)道中，AI智能體與代理型AI（AgenticAI）這兩個(gè)概念經(jīng)常被混用。嚴(yán)格而言，二者并不完全等同。代理型AI代表一種新型的智能架構(gòu)，其核心在于通過(guò)多個(gè)專業(yè)化AI智能體間的協(xié)作，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜且高層次的目標(biāo)[7]。也就是說(shuō)，代理型AI是指為完成特定目標(biāo)，整合且協(xié)調(diào)多個(gè)AI智能體運(yùn)作的一個(gè)系統(tǒng)性集合。自人工智能學(xué)科誕生以來(lái)，研究者們便致力于AI智能體的構(gòu)建。最初，這些AI智能體僅能依據(jù)預(yù)設(shè)程序與結(jié)構(gòu)化、簡(jiǎn)單的環(huán)境進(jìn)行交互。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI智能體逐步具備了與復(fù)雜環(huán)境互動(dòng)且在交互過(guò)程中自主學(xué)習(xí)的能力。特別是近年來(lái)，大語(yǔ)言模型的快速發(fā)展顯著提升了AI智能體的性能，使其在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出前所未有的潛力，真正推動(dòng)了AI智能體從科幻走向現(xiàn)實(shí)。

盡管不同類型的AI智能體在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上可能存在顯著差異，但從一般意義上而言，AI智能體通常由三個(gè)核心組成部分構(gòu)成：傳感器（Sensors）、控制中心（ControlCenter）和執(zhí)行器（Effectors）[8]。其中，傳感器主要用于從外部環(huán)境中采集相關(guān)數(shù)據(jù)；控制中心負(fù)責(zé)對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并據(jù)此制定相應(yīng)的行動(dòng)方案；執(zhí)行器則負(fù)責(zé)具體執(zhí)行行動(dòng)方案，并對(duì)外部環(huán)境產(chǎn)生影響。

圖1是一個(gè)簡(jiǎn)化的AI智能體架構(gòu)示意圖。如圖1所示，AI智能體利用傳感器收集關(guān)于其操作環(huán)境的各種數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)外部環(huán)境的感知和理解。隨后，控制中心對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并據(jù)此進(jìn)行決策。最終，通過(guò)執(zhí)行器實(shí)施相應(yīng)行動(dòng)，以此完成與環(huán)境的交互過(guò)程。在此過(guò)程中，“環(huán)境”指的是AI智能體活動(dòng)的空間范圍，它可以是物理形態(tài)的，也可以是數(shù)字形態(tài)的。用戶或其他AI智能體能夠經(jīng)由操作界面介入此環(huán)境，進(jìn)而影響AI智能體的行為模式。

（二）AI智能體的分類體系

依據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，AI智能體可以被劃分為多種類別。根據(jù)決策過(guò)程和行為模式的不同，AI智能體主要分為確定性AI智能體（DeterministicAIAgents）和非確定性AI智能體（Non-Deterministic AI Agents）兩大類[8]。

確定性AI智能體是指在相同的輸入條件和環(huán)境狀態(tài)下，其行為和輸出結(jié)果始終保持一致的智能體；非確定性AI智能體的特性則在于其行為或環(huán)境結(jié)果中存在隨機(jī)性和不確定性。進(jìn)一步地細(xì)分，確定性AI智能體包括簡(jiǎn)單反射AI智能體（SimpleReflexAIAgents）和基于模型的反射AI智能體（Model-BasedReflexAIAgents）。簡(jiǎn)單反射AI智能體僅基于當(dāng)前感知進(jìn)行決策，通過(guò)預(yù)定義的“條件一行動(dòng)規(guī)則”，直接將環(huán)境輸入映射到相應(yīng)的行動(dòng)，而不考慮歷史信息和環(huán)境狀態(tài)的變化。相比之下，基于模型的反射AI智能體不僅考慮當(dāng)前環(huán)境，還會(huì)結(jié)合歷史信息和環(huán)境變化來(lái)進(jìn)行決策。

非確定性AI智能體可以細(xì)分為基于目標(biāo)的AI智能體（Goal-Based AIAgents）、基于效用的AI智能體（Utility-Based AI Agents）和學(xué)習(xí)型AI智能體（Learning AI Agents）。基于目標(biāo)的AI智能體在決策時(shí)側(cè)重于評(píng)估行動(dòng)是否有助于實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)；基于效用的AI智能體在此基礎(chǔ)上還會(huì)對(duì)達(dá)成目標(biāo)的不同路徑進(jìn)行成本一收益分析，以追求效用最大化。值得注意的是，無(wú)論是基于目標(biāo)還是基于效用的AI智能體，它們的目標(biāo)和效用函數(shù)都是預(yù)先設(shè)定的，而學(xué)習(xí)型AI智能體能夠通過(guò)與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化這些規(guī)則，從而提升行動(dòng)效率。

根據(jù)存在形態(tài)的不同，AI智能體可以進(jìn)一步劃分為虛擬AI智能體（VirtualAIAgents）和具身AI智能體（EmbodiedAIAgents）[9]。虛擬AI智能體是指基于軟件系統(tǒng)運(yùn)行于數(shù)字環(huán)境中，用于自動(dòng)執(zhí)行各類數(shù)字任務(wù)的智能體。例如，“斯坦福AI小鎮(zhèn)”項(xiàng)目即由多個(gè)虛擬AI智能體構(gòu)成[10]，OpenAI公司推出的Operator和Monica公司推出的Manus等能夠自主完成特定任務(wù)的AI智能體也可以歸入此類。

相比之下，具身AI智能體則是擁有物理實(shí)體的AI智能體，能夠在現(xiàn)實(shí)世界中感知環(huán)境，并執(zhí)行任務(wù)，是典型的嵌入式智能形式。無(wú)人駕駛汽車和人形機(jī)器人等是具身AI智能體的典型代表。從技術(shù)需求角度來(lái)看，虛擬AI智能體和具身AI智能體在實(shí)現(xiàn)路徑和能力要求上存在一定差異。目前，大語(yǔ)言模型（Large Language Model，LLM）已能夠?yàn)樘摂MAI智能體提供較為充分的能力支持。然而，對(duì)于需要與物理環(huán)境進(jìn)行深度交互的具身AI智能體而言，其對(duì)多模態(tài)感知能力和環(huán)境推理能力的要求更高。因此，除LLM外，具身AI智能體通常還需結(jié)合大型視覺(jué)模型（Large Vision Model，LVM）和世界模型（World Models，WM）等技術(shù)模塊以支撐其復(fù)雜行為。然而，截至目前，相關(guān)技術(shù)的發(fā)展仍相對(duì)滯后，尚難以充分滿足具身AI智能體快速發(fā)展的實(shí)際需求，成為制約其廣泛應(yīng)用的重要因素之一。

（三）生成式AI與AI智能體的比較研究

在當(dāng)前階段，與生成式AI相比，AI智能體最核心的特征在于其行為的自主性和可擴(kuò)展性（如圖2所示）。以ChatGPT、DeepSeek等基于生成式AI技術(shù)的大語(yǔ)言模型為例，在使用這些AI完成任務(wù)時(shí)，用戶通常需要通過(guò)不斷輸入提示詞來(lái)引導(dǎo)AI的行為。AI在接收到提示詞后，進(jìn)行信息感知和分析，并生成相應(yīng)的輸出結(jié)果；用戶則根據(jù)輸出內(nèi)容進(jìn)一步發(fā)出指令，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作完成任務(wù)。在此過(guò)程中，人類與AI各自扮演不同角色，協(xié)同完成各項(xiàng)任務(wù)。此外，對(duì)于一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練完成的生成式AI而言，其基本能力在實(shí)際應(yīng)用中通常不會(huì)顯著提升，即便有所改進(jìn)，也往往局限于基于已有參數(shù)結(jié)構(gòu)的微調(diào)，難以實(shí)現(xiàn)根本性的能力躍升。

相比之下，AI智能體的行為具有高度自主性。它能夠在無(wú)人類直接干預(yù)的情況下，獨(dú)立地與環(huán)境或其他AI智能體進(jìn)行交互，接收信息，并完成包括感知和推理、計(jì)劃和協(xié)調(diào)等一系列認(rèn)知和操作過(guò)程，從而自主執(zhí)行任務(wù)。更為重要的是，當(dāng)前多數(shù)AI智能體具備學(xué)習(xí)能力，能夠在與環(huán)境及其他智能體的持續(xù)互動(dòng)中不斷優(yōu)化自身的算法和行為策略，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)性能的持續(xù)改進(jìn)。尤其需要指出的是，在模型上下文協(xié)議（ModelContext Protocol，MCP）、智能體網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（AgentNetwork Protocol，ANP）和智能體到智能體協(xié)議（Agent-to-Agent Protocol，A2A）等開(kāi)源協(xié)議的支持下，AI智能體已具備工具整合和智能體間協(xié)作等關(guān)鍵能力。具體而言，MCP旨在實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型與外部數(shù)據(jù)源及工具的安全雙向集成，從而擴(kuò)展模型的感知邊界和功能邊界；ANP旨在使AI智能體能夠在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中相互發(fā)現(xiàn)、連接和交互，構(gòu)建一個(gè)去中心化的智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)；A2A旨在提升不同AI智能體間的互操作性，提升其在多主體系統(tǒng)中的協(xié)同效率。依托這些開(kāi)源協(xié)議，不同開(kāi)發(fā)者所構(gòu)建的AI智能體不僅能夠靈活調(diào)用各類工具和數(shù)據(jù)資源，還能實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)協(xié)作，進(jìn)而形成一個(gè)高度互聯(lián)的智能體網(wǎng)絡(luò)（AgenticWeb）[11]。這一發(fā)展標(biāo)志著AI從傳統(tǒng)的任務(wù)輔助角色演進(jìn)為可自主完成全流程工作的智能實(shí)體，使其在多個(gè)領(lǐng)域具備對(duì)人類活動(dòng)有效替代的能力。與此同時(shí)，AI智能體也開(kāi)始在商業(yè)生態(tài)中扮演類似市場(chǎng)主體的角色。由此，智能體經(jīng)濟(jì)作為一種全新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)逐步顯現(xiàn)，并可能在未來(lái)重塑資源配置方式、生產(chǎn)組織形式和市場(chǎng)互動(dòng)機(jī)制。這一趨勢(shì)為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提出了新的理論和實(shí)踐課題，具有重要的學(xué)術(shù)和政策意義。

三、AI智能體的經(jīng)濟(jì)特征

從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角來(lái)看，AI智能體不僅是一項(xiàng)新技術(shù)，而且是在現(xiàn)實(shí)中具有重要經(jīng)濟(jì)意義的新型經(jīng)濟(jì)參與主體。不同于傳統(tǒng)工具，AI智能體具備在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中充當(dāng)代理人的關(guān)鍵特質(zhì)，包括擁有明確的目標(biāo)、一定的決策權(quán)限和自主執(zhí)行任務(wù)的能力。這些特性使得AI智能體在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的角色及其所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)影響顯著區(qū)別于以往的技術(shù)進(jìn)步。

（一）委托一代理的變化

AI智能體所具備的自主性和決策能力使其有望成為人類的代理人，即在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中代表（而非僅僅是協(xié)助）委托人執(zhí)行各類任務(wù)，并以委托人的利益為行動(dòng)導(dǎo)向。這一特性引發(fā)了一種新型的委托一代理問(wèn)題。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，委托一代理問(wèn)題是指在目標(biāo)不完全一致和信息不對(duì)稱的條件下，如何協(xié)調(diào)委托人與代理人之間利益關(guān)系的經(jīng)典理論問(wèn)題。傳統(tǒng)上，由于委托人與代理人均為人類，二者之間的監(jiān)督和激勵(lì)機(jī)制往往伴隨著高昂的交易成本，因而該問(wèn)題的解決方案通常只能達(dá)到次優(yōu)狀態(tài)。

從理論層面來(lái)看，人們可以通過(guò)預(yù)先設(shè)定AI智能體的效用函數(shù)，使其與人類委托人的偏好保持一致，從而確保其行為完全符合人類利益。在這一框架下，AI智能體的行為可以被視為對(duì)委托人偏好的忠實(shí)執(zhí)行，進(jìn)而有望克服傳統(tǒng)意義上的委托一代理問(wèn)題。然而，在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)AI與人類之間的價(jià)值對(duì)齊（Value Alignment）面臨諸多挑戰(zhàn)[12]。在某種意義上，這又引發(fā)了人與AI智能體之間新型的委托一代理問(wèn)題。例如，在實(shí)際場(chǎng)景中，可能會(huì)有多個(gè)消費(fèi)者委托同一個(gè)AI智能體對(duì)某商品進(jìn)行競(jìng)拍。此時(shí)，AI智能體需在不同委托人之間進(jìn)行利益權(quán)衡，這可能導(dǎo)致某些委托人的利益受損。

（二）成本結(jié)構(gòu)的變化

從成本結(jié)構(gòu)來(lái)看，AI智能體具有接近于零的邊際成本特征。這意味著在完成初始研發(fā)和部署高額的固定成本投入之后，AI智能體能夠以極低的增量成本被廣泛使用、復(fù)制和推廣。需要特別指出的是，此處所指的成本不僅限于傳統(tǒng)數(shù)字產(chǎn)品的復(fù)制成本，還包括內(nèi)容生成成本、信息搜尋成本和交互成本等[13]。依托大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大能力，AI智能體能夠以近乎零邊際成本的方式生成各類內(nèi)容產(chǎn)品。與此同時(shí)，通過(guò)引入可配置的“工作流”機(jī)制，AI智能體還能在無(wú)需人工干預(yù)的情況下，對(duì)生產(chǎn)流程進(jìn)行有效控制，從而確保輸出內(nèi)容滿足消費(fèi)者的個(gè)性化需求。此外，借助各類通信協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)接口，AI智能體還能夠以較低成本高效地完成信息檢索任務(wù)，并與其他AI智能體或AI系統(tǒng)交互協(xié)作。這使得AI智能體能夠在商業(yè)活動(dòng)中替代人類執(zhí)行諸如詢價(jià)、比價(jià)和談判等復(fù)雜任務(wù)，從而顯著降低交易成本，并提升市場(chǎng)效率。

一般用戶和中小企業(yè)通常通過(guò)云端調(diào)用AI智能體服務(wù)，從而以接近于零的邊際成本開(kāi)展各類商業(yè)活動(dòng)。這一成本結(jié)構(gòu)的變化對(duì)現(xiàn)有許多商業(yè)模式構(gòu)成了潛在的顛覆性影響，尤其是那些依賴信息中介或交易撮合功能的平臺(tái)型商業(yè)模式可能會(huì)面臨前所未有的挑戰(zhàn)。然而，盡管AI智能體的使用成本較低，但其研發(fā)和技術(shù)支持仍需要大量的前期固定資本投入。這一特征使得專業(yè)AI智能體技術(shù)供應(yīng)商普遍具有顯著的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，其成本結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)明顯的報(bào)酬遞增特征。這意味著一旦某一技術(shù)供應(yīng)商在技術(shù)上取得領(lǐng)先地位，便可能憑借成本優(yōu)勢(shì)迅速擴(kuò)張市場(chǎng)份額，進(jìn)而占據(jù)行業(yè)主導(dǎo)地位。整個(gè)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)對(duì)其技術(shù)平臺(tái)和服務(wù)的依賴程度也將隨之上升。

（三）網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的變化

AI智能體依托網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和演化，其性能提升的速度在很大程度上取決于交互數(shù)據(jù)的廣度和深度。因此，隨著用戶數(shù)量和數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)，AI智能體的功能將得到進(jìn)一步強(qiáng)化，從而吸引更多用戶參與，形成良性循環(huán)。這一機(jī)制表明，AI智能體具有顯著的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)[14]。需要指出的是，AI智能體所表現(xiàn)出的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與平臺(tái)型網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)存在顯著差異。在傳統(tǒng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)主要源于平臺(tái)兩側(cè)用戶間的相互依賴和需求。作為交易中介，平臺(tái)企業(yè)通常能夠通過(guò)技術(shù)手段和規(guī)則設(shè)計(jì)對(duì)這種網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)進(jìn)行有效控制和利用，從而實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化[15-16]。與此同時(shí)，平臺(tái)往往有意設(shè)置各種轉(zhuǎn)換成本或接入壁壘，限制用戶的多歸屬行為，以防止用戶流向競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，維護(hù)自身的市場(chǎng)地位。在這種機(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)被局限在由平臺(tái)主導(dǎo)的若干封閉式商業(yè)子生態(tài)系統(tǒng)之中，形成了一個(gè)高度割裂的市場(chǎng)格局。有學(xué)者將這一現(xiàn)象稱為“技術(shù)封建主義”，即各個(gè)平臺(tái)如同中世紀(jì)的封建領(lǐng)主，各自為政、劃地為界，阻礙了數(shù)據(jù)和用戶在更大范圍內(nèi)自由流動(dòng)和整合[17]。

相比之下，AI智能體所引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)具有更強(qiáng)的開(kāi)放性。由于AI智能體能夠以較低的成本協(xié)助用戶在不同平臺(tái)間進(jìn)行選擇和切換，其所引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)及能力增強(qiáng)效應(yīng)有助于降低用戶對(duì)特定平臺(tái)的依賴程度，從而削弱平臺(tái)的鎖定效應(yīng)。當(dāng)然，盡管這種網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)增強(qiáng)了用戶的自主性，AI智能體的技術(shù)供應(yīng)商仍可以借助其積累的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和用戶基礎(chǔ)，進(jìn)一步鞏固自身的市場(chǎng)地位。由此，技術(shù)供應(yīng)商有可能取代現(xiàn)有平臺(tái)，成為新商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的核心主導(dǎo)力量。

四、AI智能體對(duì)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響

AI智能體的普及和廣泛應(yīng)用將會(huì)對(duì)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)帶來(lái)顛覆性的影響。具體來(lái)說(shuō)，其影響表現(xiàn)在四個(gè)方面。

（一）參與者角色的變化

在智能體經(jīng)濟(jì)中，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)將迎來(lái)新型參與者的加入，并且現(xiàn)有參與者間的分工格局也將發(fā)生顯著變化。在傳統(tǒng)的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，主要參與者包括核心企業(yè)、供應(yīng)商、分銷商、互補(bǔ)者和消費(fèi)者等主體[18]。核心企業(yè)負(fù)責(zé)引領(lǐng)整個(gè)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和演進(jìn)方向，提供基礎(chǔ)平臺(tái)、制定規(guī)則，并協(xié)調(diào)資源及合作；供應(yīng)商則為商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)提供必要的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、硬件組件、云服務(wù)網(wǎng)絡(luò)通信支持；互補(bǔ)者通過(guò)提供與核心企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)相輔相成的產(chǎn)品或服務(wù)來(lái)增加其使用價(jià)值，形成豐富的產(chǎn)品或服務(wù)組合；分銷商的任務(wù)是將產(chǎn)品或服務(wù)傳遞給最終客戶或零售端；而消費(fèi)者是最終價(jià)值的接受者，并通過(guò)反饋機(jī)制對(duì)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的演變產(chǎn)生影響。隨著平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的興起，平臺(tái)型企業(yè)逐漸成為最為重要的核心企業(yè)。在此模式下，生態(tài)系統(tǒng)中的其他參與者圍繞著平臺(tái)提供的中介服務(wù)進(jìn)行交互和開(kāi)展業(yè)務(wù)活動(dòng)，平臺(tái)利用其獨(dú)特的中介地位從這些交易中抽取分成[19]。

AI智能體的興起為商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的參與者提供了繞過(guò)平臺(tái)中介、規(guī)避高額平臺(tái)抽成的可能性。依托基礎(chǔ)模型和各類通信協(xié)議的技術(shù)支持，AI智能體間能夠?qū)崿F(xiàn)高效、直接的交互，從而構(gòu)建起一個(gè)去中心化的智能體網(wǎng)絡(luò)（如圖3所示）。借助這一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，生態(tài)參與者可以在點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的基礎(chǔ)上開(kāi)展協(xié)作和交易，顯著提升分工和合作的效率。與此同時(shí)，AI智能體間的協(xié)同也將催生一系列新型參與者。例如，AI咨詢服務(wù)商、數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人等新興互補(bǔ)者將應(yīng)運(yùn)而生，并在新商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中扮演關(guān)鍵角色，提供專業(yè)化服務(wù)，以支持AI智能體的運(yùn)行和優(yōu)化。此外，作為AI智能體服務(wù)的核心支撐力量，AI智能體技術(shù)供應(yīng)商和數(shù)據(jù)服務(wù)商的地位也將顯著提升。它們主要負(fù)責(zé)AI智能體模型的研發(fā)、算法平臺(tái)的搭建、算力基礎(chǔ)設(shè)施的供給，以及行業(yè)數(shù)據(jù)的采集和處理，在智能體經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮基礎(chǔ)性作用。可以預(yù)見(jiàn)，在智能體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過(guò)程中，這些技術(shù)供應(yīng)商和數(shù)據(jù)服務(wù)商有望逐步取代傳統(tǒng)平臺(tái)企業(yè)，成為新商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的核心企業(yè)。

（二）分工的變化

AI智能體通過(guò)自動(dòng)化談判、智能合約執(zhí)行和信息匹配等機(jī)制，顯著降低了企業(yè)間合作的交易成本，從而對(duì)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)作模式和組織結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。一方面，AI智能體能夠自動(dòng)識(shí)別供需關(guān)系，有效緩解信息不對(duì)稱問(wèn)題。以供應(yīng)鏈商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)為例，AI智能體可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)價(jià)格和產(chǎn)能動(dòng)態(tài)，為制造商自動(dòng)篩選最優(yōu)的原材料供應(yīng)商，從而大幅降低采購(gòu)過(guò)程中的搜尋成本和議價(jià)成本。另一方面，借助智能合約等技術(shù)手段，AI智能體能夠在跨組織交易中實(shí)現(xiàn)履約流程的規(guī)則化與自動(dòng)化，從而減少對(duì)人工監(jiān)督和干預(yù)的依賴，進(jìn)一步降低交易成本。上述兩方面的協(xié)同效應(yīng)，使得市場(chǎng)整體的交易成本顯著降低。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本原理，當(dāng)交易成本降低時(shí)，原本內(nèi)生于企業(yè)的活動(dòng)將更有可能被外部市場(chǎng)所替代?？梢灶A(yù)見(jiàn)，隨著AI智能體的發(fā)展，企業(yè)將越來(lái)越多地呈現(xiàn)拆分趨勢(shì)，即鼓勵(lì)更多專業(yè)化的小型主體通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行協(xié)作，以實(shí)現(xiàn)高效的價(jià)值創(chuàng)造，而非依賴單一企業(yè)的內(nèi)部資源整合。

在這種背景下，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的分工將趨于精細(xì)化。大量微型企業(yè)和初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)可能專注于價(jià)值鏈中的某一特定環(huán)節(jié)，并通過(guò)AI智能體的協(xié)調(diào)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)與其他環(huán)節(jié)的高效銜接，從而完成端到端的價(jià)值傳遞。以服裝產(chǎn)業(yè)為例，在傳統(tǒng)模式下，一個(gè)制衣企業(yè)通常需要在內(nèi)部設(shè)立設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和營(yíng)銷等多個(gè)職能部門，在推出一個(gè)服裝品牌時(shí)，還需依賴這些部門間的協(xié)同運(yùn)作。在AI智能體的支持下，品牌方可以將其核心資源集中于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和品牌管理，同時(shí)將生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包給由AI智能體優(yōu)化調(diào)度的智能工廠，將營(yíng)銷職能交由AI智能體驅(qū)動(dòng)的數(shù)字營(yíng)銷代理執(zhí)行。各個(gè)環(huán)節(jié)間的信息流通和任務(wù)協(xié)調(diào)也可以由AI智能體自動(dòng)完成。相比傳統(tǒng)組織形態(tài)，這種基于AI智能體的新形態(tài)不僅能夠更高效地調(diào)動(dòng)和整合整個(gè)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的資源，還能顯著降低協(xié)作過(guò)程中的交易成本和不確定性，從而大幅提升商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的整體協(xié)作效率。

（三）主導(dǎo)權(quán)的變化

在現(xiàn)有的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，某些大企業(yè)，尤其是大型平臺(tái)企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位。這些企業(yè)在商業(yè)合作中充當(dāng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，在價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中扮演重要角色，并主導(dǎo)規(guī)則制定和價(jià)值分配機(jī)制。然而，隨著AI智能體的廣泛應(yīng)用，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的權(quán)力架構(gòu)將發(fā)生系統(tǒng)性重構(gòu)。一方面，AI智能體的應(yīng)用可能加劇頭部效應(yīng)。擁有強(qiáng)大AI能力的平臺(tái)企業(yè)有機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)型為AI服務(wù)提供商，利用其規(guī)模和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步鞏固自身地位。這種轉(zhuǎn)變可能會(huì)使這些企業(yè)在商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的主導(dǎo)地位更加穩(wěn)固。另一方面，AI智能體也為中小企業(yè)提供了一種“杠桿”，使其能夠在一定程度上與大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)或合作。例如，中小企業(yè)可以通過(guò)調(diào)用開(kāi)源或第三方AI智能體，獲得以往僅大企業(yè)才具備的數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化處理能力，從而縮小技術(shù)差距。借助這種模式，中小企業(yè)不僅能在大企業(yè)主導(dǎo)的競(jìng)爭(zhēng)格局中實(shí)現(xiàn)成長(zhǎng)和突破，更能逐步在商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中爭(zhēng)取到更大的話語(yǔ)權(quán)，從而獲得角逐商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)主導(dǎo)權(quán)的機(jī)會(huì)。

在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，上述兩種效應(yīng)將同時(shí)發(fā)揮作用。究竟哪一種效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，在很大程度上取決于商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中標(biāo)準(zhǔn)和接口的開(kāi)放程度。如果與AI智能體相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)由少數(shù)大企業(yè)掌控，則商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的主導(dǎo)權(quán)可能會(huì)進(jìn)一步向這些企業(yè)集中，其他參與者則需遵循其設(shè)定的規(guī)則。在這種情況下，頭部企業(yè)的市場(chǎng)力量和控制力將進(jìn)一步增強(qiáng)。相反，如果開(kāi)源模型和開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)成為主流，則AI智能體有望成為整個(gè)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中的通用工具，實(shí)現(xiàn)普惠發(fā)展。在這樣的環(huán)境中，新興企業(yè)將有機(jī)會(huì)獲得更多的資源和機(jī)會(huì)，從而可能削弱現(xiàn)有大企業(yè)的控制力，并促使商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)主導(dǎo)權(quán)從大企業(yè)轉(zhuǎn)移到更具創(chuàng)新性和靈活性的新進(jìn)入者手中。

（四）治理機(jī)制的變化

商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的良性運(yùn)行高度依賴參與者間的信任機(jī)制和協(xié)作機(jī)制。隨著AI智能體的應(yīng)用，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)各主體間的關(guān)系發(fā)生了深刻變化，這對(duì)商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)治理提出了新的挑戰(zhàn)和要求。當(dāng)AI智能體作為代理人參與跨組織交易時(shí)，其行為可能引發(fā)額外的委托—代理問(wèn)題。此時(shí)，如何有效協(xié)調(diào)人類委托人與AI代理人之間的利益關(guān)系，成為亟須解決的核心議題。例如，一個(gè)負(fù)責(zé)采購(gòu)任務(wù)的AI智能體若同時(shí)代表多家企業(yè)進(jìn)行價(jià)格談判，則可能面臨多委托人情境下的利益沖突問(wèn)題。在這種情況下，該AI智能體如何公平地對(duì)待不同委托人，并妥善處理其利益訴求間的矛盾，構(gòu)成了治理領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)。此外，多個(gè)AI智能體間的自主博弈也可能帶來(lái)諸如算法合謀等反競(jìng)爭(zhēng)行為，從而對(duì)市場(chǎng)的公平性和商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性構(gòu)成威脅。如何識(shí)別、監(jiān)管和有效應(yīng)對(duì)這類潛在風(fēng)險(xiǎn)，亦是當(dāng)前治理機(jī)制應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。

為應(yīng)對(duì)此類挑戰(zhàn)，有必要將AI智能體治理納入商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的戰(zhàn)略議程之中。具體而言，應(yīng)在商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)層面建立系統(tǒng)化的AI智能體治理框架，具體包括制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)、構(gòu)建AI智能體決策的審核機(jī)制，以及設(shè)立針對(duì)AI智能體失當(dāng)行為的責(zé)任認(rèn)定與應(yīng)對(duì)協(xié)議。與此同時(shí)，商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的領(lǐng)導(dǎo)者也應(yīng)承擔(dān)起相應(yīng)的治理責(zé)任，設(shè)置必要的“制度護(hù)欄”，以防止AI智能體偏離人類意圖或損害整體生態(tài)利益。上述治理機(jī)制的建立和實(shí)施，無(wú)疑將深刻改變現(xiàn)有商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)作方式及其內(nèi)在邏輯，推動(dòng)其向更加智能化、規(guī)范化和可持續(xù)的方向發(fā)展。

五、AI智能體對(duì)企業(yè)組織形態(tài)的影響

AI智能體崛起所帶來(lái)的影響不只限于宏觀層面，對(duì)于企業(yè)內(nèi)部的影響也是不容忽視的。AI智能體的應(yīng)用將對(duì)企業(yè)的規(guī)模、組織結(jié)構(gòu)、決策層級(jí)、員工角色和企業(yè)文化等方面產(chǎn)生影響。

（一）規(guī)模的變化

根據(jù)科斯的經(jīng)典理論，企業(yè)的規(guī)模由其內(nèi)部管理成本與外部市場(chǎng)交易成本之間的權(quán)衡所決定。當(dāng)企業(yè)內(nèi)部管理成本低于外部市場(chǎng)交易成本時(shí)，企業(yè)傾向于擴(kuò)大規(guī)模，將更多的交易環(huán)節(jié)內(nèi)部化；反之，當(dāng)內(nèi)部管理成本高于外部市場(chǎng)交易成本時(shí)，企業(yè)則傾向于縮小規(guī)模，通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行資源配置[20]。AI智能體的應(yīng)用有望同時(shí)降低企業(yè)管理成本和市場(chǎng)交易成本。然而，不同企業(yè)在兩類成本的下降幅度上可能存在差異。在某些企業(yè)中，AI智能體所帶來(lái)的企業(yè)管理成本下降幅度可能顯著超過(guò)市場(chǎng)交易成本的下降幅度，這類企業(yè)有可能演化為“大而扁”的組織形態(tài)，即具有龐大的規(guī)模，但管理層級(jí)相對(duì)簡(jiǎn)化。需要指出的是，此處所指的企業(yè)規(guī)模并非以雇傭員工數(shù)量為衡量標(biāo)準(zhǔn)，而是指企業(yè)能夠直接調(diào)用和控制的資源總量。事實(shí)上，由于AI智能體能夠在較少甚至無(wú)需人工干預(yù)的情況下獨(dú)立完成大量任務(wù)，因而會(huì)使企業(yè)的整體用工數(shù)量減少。與此同時(shí)，在AI智能體的支持下，企業(yè)所能掌控的資產(chǎn)、數(shù)據(jù)、算力和其他生產(chǎn)性資源的數(shù)量則可能大幅增加。在這種背景下，超級(jí)自動(dòng)化企業(yè)作為一種新型企業(yè)形態(tài)，將日益常見(jiàn)。

在另一些企業(yè)中，AI智能體所帶來(lái)的市場(chǎng)交易成本下降幅度顯著超過(guò)企業(yè)管理成本的下降幅度，這類企業(yè)因此具備了縮小組織規(guī)模的動(dòng)力和條件。它們將僅保留部分核心資源，而將非核心資源的獲取渠道轉(zhuǎn)向外部商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。至于具體保留哪些資源，則主要取決于該資源的戰(zhàn)略重要性和稀缺性。例如，某些企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和核心AI算法是其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵來(lái)源，企業(yè)則會(huì)保持對(duì)這些要素的直接控制，而將非核心業(yè)務(wù)外包；而另一些企業(yè)的通用型AI服務(wù)具備高度可得性和穩(wěn)定性，企業(yè)則更傾向于將AI的相關(guān)應(yīng)用外包，以進(jìn)一步精簡(jiǎn)組織結(jié)構(gòu)。在極端情況下，一些能力突出的企業(yè)家甚至可以借助AI智能體完成企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的大部分任務(wù)，從而催生出“一人企業(yè)”這一新型組織形式。

（二）組織結(jié)構(gòu)的變化

隨著AI智能體的廣泛應(yīng)用，企業(yè)內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)將逐步由傳統(tǒng)的金字塔式層級(jí)結(jié)構(gòu)向更加扁平化和靈活化的形態(tài)演進(jìn)。這一轉(zhuǎn)型首先體現(xiàn)在中層管理者的角色發(fā)生深刻變化。傳統(tǒng)上，中層管理者的主要職責(zé)包括信息匯總、指令傳遞和下屬績(jī)效監(jiān)督。然而，在當(dāng)前企業(yè)管理實(shí)踐中，一些企業(yè)已開(kāi)始應(yīng)用智能駕駛艙等工具，使管理者能夠?qū)崟r(shí)獲取一線運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，無(wú)需依賴傳統(tǒng)的逐級(jí)匯報(bào)機(jī)制。這在一定程度上弱化了中層管理者作為信息中介的職能必要性。隨著AI智能體的深入應(yīng)用，AI算法不僅能夠進(jìn)一步提升一線業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、整理和分析效率，還能自動(dòng)生成報(bào)告、發(fā)出預(yù)警，并直接向高層管理者或一線員工提供建議和決策支持。由此，企業(yè)對(duì)傳統(tǒng)科層組織結(jié)構(gòu)中多級(jí)匯報(bào)鏈條的依賴將進(jìn)一步減弱。此外，AI智能體憑借其“工作流”管理能力，還能夠承擔(dān)過(guò)去主要依賴人工完成的任務(wù)，如員工工作狀態(tài)的跟蹤、績(jī)效評(píng)估等。這使得中層管理者在組織中的職能進(jìn)一步被弱化甚至虛化。

在這一背景下，部分中層管理者的角色將從傳統(tǒng)的任務(wù)監(jiān)督者逐步轉(zhuǎn)變?yōu)锳I智能體的維護(hù)者、協(xié)調(diào)者和團(tuán)隊(duì)的教練型管理者；而另一些中層管理者則可能被調(diào)整至更接近業(yè)務(wù)一線的崗位，直接參與具體操作和執(zhí)行工作。與此同時(shí)，隨著AI智能體信息處理和決策支持能力的提升，高層管理者能夠有效管理的下屬數(shù)量也將顯著增加。這將進(jìn)一步推動(dòng)組織結(jié)構(gòu)向更加扁平化的方向演進(jìn)。隨著層級(jí)的壓縮，崗位間的職能壁壘也將被逐步打破，“多崗協(xié)作”“一人多崗”的現(xiàn)象將日益普遍。這種靈活的組織安排不僅提升了人力資源的利用效率，也有助于提升企業(yè)內(nèi)部的協(xié)同效率和增強(qiáng)創(chuàng)新能力[21]。

（三）決策層級(jí)的變化

隨著AI智能體的應(yīng)用，企業(yè)傾向于進(jìn)一步將決策權(quán)下放至一線員工，并鼓勵(lì)團(tuán)隊(duì)自治。傳統(tǒng)的科層化管理雖然能夠有效規(guī)范作為代理人的一線員工的行為，確保其行動(dòng)與作為委托人的股東和高層管理者的利益保持一致，但也嚴(yán)重限制了一線員工的積極性和創(chuàng)造性。根據(jù)Hayek[22]的觀點(diǎn)，一線員工通常比高層管理者掌握更多與實(shí)際工作相關(guān)的具體信息，對(duì)于具體業(yè)務(wù)問(wèn)題往往具備更強(qiáng)的應(yīng)對(duì)能力。然而，在嚴(yán)格的科層化管理體系中，一線員工處理問(wèn)題的自由度受到限制，這不僅抑制了他們解決問(wèn)題的積極性，也削弱了他們的應(yīng)變靈活性。因此，科層化管理帶來(lái)的規(guī)范化與員工決策靈活性之間存在固有的矛盾。過(guò)去，許多企業(yè)試圖通過(guò)企業(yè)文化來(lái)調(diào)和這一矛盾。例如，Netflix等公司提倡一種“高賦權(quán)、高對(duì)齊”的團(tuán)隊(duì)文化，旨在通過(guò)企業(yè)文化的影響，使員工在維護(hù)企業(yè)整體利益的同時(shí)發(fā)揮個(gè)人主觀能動(dòng)性。然而，這種依賴企業(yè)文化的方法在實(shí)際操作中面臨諸多挑戰(zhàn)和局限。在應(yīng)用AI智能體后，上述管理中的固有矛盾有望得到有效緩解。員工能夠在工作中根據(jù)具體情境自主選擇最優(yōu)決策方案，而AI智能體則實(shí)時(shí)監(jiān)控其行為，確保這些行為與企業(yè)核心利益相一致。一旦檢測(cè)到潛在偏離行為，AI智能體會(huì)立即向員工提供反饋或警告，使員工能夠迅速調(diào)整行為。通過(guò)這一機(jī)制，傳統(tǒng)企業(yè)中繁瑣的縱向溝通流程得以重構(gòu)為員工與AI智能體之間的實(shí)時(shí)交互模式，從而在提升決策效率的同時(shí)，擴(kuò)展了員工的決策權(quán)限。

此外，AI智能體的應(yīng)用還可能促進(jìn)團(tuán)隊(duì)自治，并增強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部跨部門間的協(xié)作。在傳統(tǒng)的科層化管理中，跨部門合作往往面臨諸多障礙。例如，當(dāng)不同職能部門的一線業(yè)務(wù)單位識(shí)別到合作機(jī)會(huì)時(shí)，員工通常需要將合作意向上報(bào)至各自上級(jí)部門，經(jīng)過(guò)高層協(xié)調(diào)后才能決定是否實(shí)施。這種做法不僅降低了決策效率，還可能導(dǎo)致錯(cuò)失商業(yè)機(jī)遇。在采用AI智能體的企業(yè)中，各業(yè)務(wù)單位可以直接通過(guò)企業(yè)的AI智能體進(jìn)行溝通和協(xié)作。AI智能體能夠幫助他們高效完成復(fù)雜的合規(guī)流程，顯著提升決策速度和執(zhí)行效率。這不僅減少了中間環(huán)節(jié)的時(shí)間消耗，也使得企業(yè)在AI智能體的支持下實(shí)現(xiàn)了高度自治和自組織，從而極大地提升了組織運(yùn)作和創(chuàng)新的效率。

（四）員工角色的變化

AI智能體的應(yīng)用不僅將重塑企業(yè)的規(guī)模、組織結(jié)構(gòu)和決策層次，還將深刻影響企業(yè)內(nèi)部人員的角色定位和技能需求。一方面，員工的職責(zé)將發(fā)生顯著變化。隨著AI智能體承擔(dān)起大量事務(wù)性和監(jiān)控性任務(wù)，員工的工作重心將轉(zhuǎn)向戰(zhàn)略規(guī)劃、人際溝通和創(chuàng)造性思維等目前AI智能體尚難以替代的領(lǐng)域。當(dāng)前已有部分企業(yè)開(kāi)始將員工角色重新定義為與AI協(xié)作的增效者，強(qiáng)調(diào)員工應(yīng)掌握使用AI工具的能力，并將其視為工作伙伴而非競(jìng)爭(zhēng)者。例如，Salesforce等公司提出了“數(shù)字同事”概念，為每位員工配備一個(gè)AI助手，以協(xié)助其完成重復(fù)性工作，使其專注于更具價(jià)值和創(chuàng)造性的任務(wù)。這一趨勢(shì)體現(xiàn)了員工角色從傳統(tǒng)親歷執(zhí)行模式向人機(jī)協(xié)同范式的轉(zhuǎn)型。另一方面，隨著AI智能體在企業(yè)中的深度應(yīng)用，一系列與AI智能體相關(guān)的新崗位也將應(yīng)運(yùn)而生。未來(lái)，諸如機(jī)器訓(xùn)練師、AI倫理官和數(shù)據(jù)策展人等新興職業(yè)將在組織中扮演關(guān)鍵角色。這些崗位的主要職責(zé)包括提升AI智能體的效能、確保其行為符合倫理規(guī)范，以及彌補(bǔ)AI智能體在理解人類價(jià)值觀與社會(huì)互動(dòng)方面的不足。

（五）企業(yè)文化的變化

AI智能體的應(yīng)用不僅帶來(lái)了組織結(jié)構(gòu)和工作流程的調(diào)整，也對(duì)企業(yè)文化提出了新的變革要求。AI智能體驅(qū)動(dòng)的企業(yè)轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)和制度層面的演進(jìn)，而且涉及員工觀念和行為模式的重塑。企業(yè)必須營(yíng)造一種能夠接納且積極運(yùn)用AI技術(shù)的文化氛圍，同時(shí)適應(yīng)日益扁平化、高自主性的工作模式。這種新型企業(yè)文化需要引導(dǎo)員工從傳統(tǒng)的“聽(tīng)從上級(jí)指令”轉(zhuǎn)向“與AI協(xié)作、自主決策”的思維模式，并圍繞這一理念構(gòu)建全新的激勵(lì)機(jī)制和心理安全體系，以支持員工在人機(jī)協(xié)同環(huán)境下高效工作和持續(xù)發(fā)展。

值得注意的是，實(shí)現(xiàn)這種文化轉(zhuǎn)型并非易事。若處理不當(dāng)，可能引發(fā)員工對(duì)AI智能體的不信任甚至抵觸情緒，進(jìn)而阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利推進(jìn)。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)在推廣AI智能體的過(guò)程中應(yīng)堅(jiān)持透明性和參與式治理原則。一方面，應(yīng)向員工清晰說(shuō)明AI智能體的功能邊界、應(yīng)用場(chǎng)景及其局限性，明確傳遞“AI不會(huì)取代你，而是幫助你”的理念。另一方面，還應(yīng)設(shè)立相應(yīng)的AI倫理與合規(guī)框架，確保其使用過(guò)程可控、可解釋、可問(wèn)責(zé)，從而增強(qiáng)員工對(duì)AI智能體的信任感。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)應(yīng)采取循序漸進(jìn)的方式推進(jìn)文化變革，通過(guò)培訓(xùn)、試點(diǎn)項(xiàng)目和反饋機(jī)制逐步建立適應(yīng)人機(jī)協(xié)作的企業(yè)文化。

六、AI智能體對(duì)商業(yè)模式的影響

在AI智能體的沖擊下，許多現(xiàn)有的商業(yè)模式將難以適應(yīng)新的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，同時(shí)一系列全新的商業(yè)模式也將應(yīng)運(yùn)而生。本文從AI智能體對(duì)商業(yè)模式構(gòu)成環(huán)節(jié)的影響出發(fā)，深人分析其可能引發(fā)的商業(yè)模式變革，探討企業(yè)在智能化趨勢(shì)下的戰(zhàn)略調(diào)整方向和創(chuàng)新路徑。

（一）商業(yè)模式基本要素的變化

商業(yè)模式由價(jià)值主張、價(jià)值創(chuàng)造、價(jià)值傳遞和價(jià)值獲取等四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)構(gòu)成[23-24]。簡(jiǎn)而言之，價(jià)值主張是指企業(yè)向顧客提供何種價(jià)值，價(jià)值創(chuàng)造是指企業(yè)及其合作伙伴如何共同創(chuàng)造這些價(jià)值，價(jià)值傳遞是指企業(yè)如何將這些價(jià)值交付給客戶，價(jià)值獲取是指企業(yè)如何通過(guò)收益機(jī)制設(shè)計(jì)或價(jià)值貨幣化路徑實(shí)現(xiàn)盈利目標(biāo)。隨著AI智能體的廣泛應(yīng)用，這四個(gè)環(huán)節(jié)均會(huì)受到顯著影響。

在價(jià)值主張環(huán)節(jié)，AI智能體使得企業(yè)能夠?yàn)橛脩籼峁└泳珳?zhǔn)化和個(gè)性化的價(jià)值。傳統(tǒng)企業(yè)的價(jià)值主張往往依賴標(biāo)準(zhǔn)化或有限差異化的產(chǎn)品或服務(wù)，受限于成本結(jié)構(gòu)等因素，難以滿足每位用戶的個(gè)性化需求。然而，借助AI智能體強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力、決策自主性和個(gè)性化推薦功能，企業(yè)可以提供高度定制化的產(chǎn)品或服務(wù)，從而創(chuàng)造出比傳統(tǒng)商業(yè)模式更為豐富且貼合個(gè)體需求的價(jià)值主張。例如，在電子商務(wù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的統(tǒng)一界面和標(biāo)準(zhǔn)推薦系統(tǒng)正逐漸被個(gè)性化的智能助手所取代。每個(gè)用戶都可能擁有一個(gè)專屬的“虛擬助理”，“虛擬助理”能精確理解個(gè)人偏好，并據(jù)此提供定制化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)真正意義上的“千人千面”。

在價(jià)值創(chuàng)造環(huán)節(jié)，AI智能體顯著提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率，并降低了邊際成本。一方面，AI智能體具備自主決策的能力，減少了對(duì)人類決策者的依賴，從而降低了決策過(guò)程中的交易成本。另一方面，AI智能體具備持續(xù)學(xué)習(xí)和自我迭代的能力，能夠不斷提升生產(chǎn)流程的效率和智能化水平，從而減少浪費(fèi)、降低成本。因此，企業(yè)能夠更快速、有效地進(jìn)行創(chuàng)新，并推出新產(chǎn)品或服務(wù)。這種效率的提升使得企業(yè)可以持續(xù)改善客戶體驗(yàn)，甚至以更低的成本提供更高價(jià)值的產(chǎn)品。

在價(jià)值傳遞環(huán)節(jié)，AI智能體徹底顛覆了現(xiàn)有的價(jià)值傳遞方式。傳統(tǒng)上，企業(yè)通過(guò)線性渠道或中間商向終端消費(fèi)者傳遞價(jià)值，而AI智能體使企業(yè)可以直接面向最終用戶或與其他合作伙伴直接互動(dòng)，減少了對(duì)中介渠道的依賴。AI智能體具有自主溝通、談判和交易的能力，使得價(jià)值傳遞過(guò)程更加精準(zhǔn)、高效且靈活。例如，在金融服務(wù)領(lǐng)域，AI智能體能夠主動(dòng)識(shí)別用戶的投資需求，并實(shí)時(shí)提供個(gè)性化的智能投資建議，替代了傳統(tǒng)復(fù)雜且高成本的人工服務(wù)流程，提升了價(jià)值傳遞的效率。

在價(jià)值獲取環(huán)節(jié)，AI智能體深刻改變了企業(yè)的盈利模式。在傳統(tǒng)的商業(yè)模式中，企業(yè)主要通過(guò)銷售產(chǎn)品或服務(wù)來(lái)獲取收入，或者依靠訂閱模式獲得持續(xù)收益。然而，AI智能體的高度互動(dòng)性和自主決策能力為企業(yè)探索更為靈活和多元的盈利方式提供了可能。例如，基于用戶實(shí)際使用效果的收費(fèi)模式，或是基于AI智能體生成的數(shù)據(jù)與洞見(jiàn)構(gòu)建增值服務(wù)等新型商業(yè)模式，都可以為企業(yè)開(kāi)辟新的利潤(rùn)來(lái)源。此外，AI智能體的決策和行動(dòng)自主性還催生了更為復(fù)雜和精細(xì)的收益共享機(jī)制，如動(dòng)態(tài)傭金和成果共享等模式，未來(lái)這些都可能成為企業(yè)的新盈利模式。

（二）可能受到?jīng)_擊的商業(yè)模式

在智能體經(jīng)濟(jì)中，現(xiàn)有的商業(yè)模式可能會(huì)遭受劇烈沖擊。有五類商業(yè)模式可能面臨極大的挑戰(zhàn)。

第一類是以信息不對(duì)稱或市場(chǎng)中介地位為基礎(chǔ)構(gòu)建的商業(yè)模式。在當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境中，許多商業(yè)模式依賴信息優(yōu)勢(shì)或渠道控制實(shí)現(xiàn)盈利，如房產(chǎn)中介、金融中介和物流中介等。然而，隨著AI智能體的應(yīng)用，信息不對(duì)稱程度大幅降低，市場(chǎng)透明度顯著提高，中介作用不斷減弱。AI智能體能夠通過(guò)智能體網(wǎng)絡(luò)自主完成全網(wǎng)范圍內(nèi)的信息搜尋，并與其他AI智能體直接進(jìn)行交易。在這種情況下，中介模式可能會(huì)被完全替代，供需雙方可以直接通過(guò)AI智能體實(shí)現(xiàn)對(duì)接。值得注意的是，在當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境中，占據(jù)核心地位的平臺(tái)模式在本質(zhì)上也是中介模式的一種延伸。因此，AI智能體的興起同樣對(duì)平臺(tái)模式構(gòu)成巨大威脅。為了獲取高額的交易抽成，現(xiàn)有平臺(tái)企業(yè)通常會(huì)采用技術(shù)和規(guī)則構(gòu)建“圍墻花園”，限制用戶的選擇權(quán)，并鎖定其商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的用戶群體，這不僅限制了用戶的自由選擇，也降低了交易效率和分工效益。隨著AI智能體的發(fā)展，“技術(shù)封建主義”將被打破，純粹作為交易中介的平臺(tái)模式或?qū)⒆呦蛩ヂ?。為維持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，現(xiàn)有平臺(tái)需向服務(wù)支持型角色轉(zhuǎn)型。以在線旅行（Online TravelAgent，OTA）平臺(tái)為例[25]，在現(xiàn)有商業(yè)模式下，OTA平臺(tái)的主要功能是“比價(jià) + 下單”。在智能體經(jīng)濟(jì)時(shí)代，這類平臺(tái)若要持續(xù)生存和發(fā)展，必須轉(zhuǎn)型成為“旅行服務(wù)供應(yīng)鏈”的調(diào)度者和協(xié)同者，并積極構(gòu)建“旅行即服務(wù)”（Travel-as-a-Service，TaaS）的基本架構(gòu)。這意味著這類平臺(tái)需為用戶提供結(jié)構(gòu)清晰、可用性高的服務(wù)資源應(yīng)用程序接口（API），設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化的智能代理協(xié)議接口，以支持多方AI智能體間的順利對(duì)接。

第二類是基于注意力的商業(yè)模式。注意力是一種稀缺資源，注意力往往能夠轉(zhuǎn)化為消費(fèi)行為。因此，在當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境中，用戶注意力成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵資源。圍繞注意力發(fā)展出了多種商業(yè)模式[26]。例如，網(wǎng)頁(yè)位置的競(jìng)價(jià)排名，其實(shí)質(zhì)是對(duì)更能吸引注意力的位置進(jìn)行拍賣；社交平臺(tái)則通過(guò)社交活動(dòng)吸引用戶注意力，并通過(guò)其他渠道變現(xiàn)。然而，隨著AI智能體的廣泛應(yīng)用，這些模式可能會(huì)遭受重創(chuàng)。由于AI智能體可以低成本地完成全網(wǎng)搜索，并根據(jù)用戶需求精準(zhǔn)定位最適合的產(chǎn)品或服務(wù)，用戶注意力與購(gòu)買決策之間的關(guān)聯(lián)將被顯著弱化。在這種情況下，即使企業(yè)占據(jù)了大量用戶注意力，也難以將其直接轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)效益。

第三類是基于定向推送的商業(yè)模式。近年來(lái)，基于用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的定向推送催生了眾多新型商業(yè)模式。一些企業(yè)直接根據(jù)消費(fèi)者的偏好數(shù)據(jù)向其推送可能感興趣的產(chǎn)品；另一些企業(yè)則通過(guò)定向推送用戶喜歡的內(nèi)容來(lái)吸引注意力，隨后通過(guò)廣告等方式變現(xiàn)。這類商業(yè)模式的迅速發(fā)展促使許多企業(yè)加大了對(duì)用戶數(shù)據(jù)的收集力度，進(jìn)而引發(fā)了一系列隱私和個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)的問(wèn)題。在智能體經(jīng)濟(jì)時(shí)代，這種商業(yè)模式也將受到?jīng)_擊。借助AI智能體，消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的搜索將變得更加主動(dòng)，從而大幅削弱定向推送的變現(xiàn)能力。這將導(dǎo)致企業(yè)搜集用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的動(dòng)力減弱，用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的價(jià)值也會(huì)相應(yīng)下降。當(dāng)然，這并不意味著數(shù)據(jù)要素會(huì)完全失去價(jià)值，真正有價(jià)值的將是那些結(jié)構(gòu)化程度高、可用于訓(xùn)練AI模型的數(shù)據(jù)，而非僅用于推斷用戶偏好的個(gè)人數(shù)據(jù)。

第四類是高度依賴標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品和大規(guī)模生產(chǎn)的傳統(tǒng)制造模式。在當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境中，針對(duì)用戶需求進(jìn)行個(gè)性化定制的成本較高，主要原因有兩點(diǎn)：一是識(shí)別用戶需求較為困難；二是非標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的生產(chǎn)難以發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，成本控制難度較大。然而，AI智能體的應(yīng)用不僅使用戶能夠更便捷地傳遞其確切需求，而且使靈活制造成為可能。這將促進(jìn)個(gè)性化定制和靈活制造的發(fā)展，造成傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化和大規(guī)模制造模式面臨衰落風(fēng)險(xiǎn)。

第五類是以傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型服務(wù)為主的商業(yè)模式。由于AI智能體能夠高效、低成本地替代人類完成大量工作，原本高度依賴人類的服務(wù)領(lǐng)域，如客服、保險(xiǎn)銷售、金融咨詢、法律咨詢和醫(yī)療診斷等都將受到巨大沖擊。需要重新構(gòu)建與這些領(lǐng)域相關(guān)的商業(yè)模式，以適應(yīng)新的技術(shù)環(huán)境。這不僅涉及業(yè)務(wù)流程的調(diào)整，還要求企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)和技術(shù)應(yīng)用上進(jìn)行相應(yīng)的變革，以保持競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）可能興起的新商業(yè)模式

伴隨著智能體經(jīng)濟(jì)的興起，大量新型商業(yè)模式也將隨之涌現(xiàn)。以下四類商業(yè)模式尤其值得關(guān)注。

第一類是個(gè)性化智能助手模式。在這種模式下，企業(yè)向用戶提供高度定制化且實(shí)時(shí)互動(dòng)的智能助理服務(wù)，涵蓋生活、娛樂(lè)、健康、教育和理財(cái)?shù)榷鄠€(gè)領(lǐng)域，形成所謂的“私人智能代理”產(chǎn)業(yè)。企業(yè)收入變現(xiàn)路徑不僅包括用戶付費(fèi)模式，還涵蓋平臺(tái)運(yùn)營(yíng)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析服務(wù)和廣告投放等多元渠道。

第二類是生態(tài)網(wǎng)絡(luò)模式。如前所述，AI智能體具備跨域自主協(xié)作的能力，使得不同產(chǎn)業(yè)中的AI智能體能夠快速有效地構(gòu)建協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，即所謂的A2A網(wǎng)絡(luò)。在這種背景下，如果企業(yè)能夠成為這一網(wǎng)絡(luò)的組織者和運(yùn)營(yíng)者，則可以通過(guò)生態(tài)治理、標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)AI服務(wù)等方式獲取收入。例如，Google公司正在推動(dòng)基于A2A協(xié)議的智能生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，Microsoft公司也宣布支持MCP協(xié)議和A2A協(xié)議，并積極促進(jìn)與這些開(kāi)放協(xié)議的合作，這些都是為布局生態(tài)網(wǎng)絡(luò)模式所進(jìn)行的努力。

第三類是AI智能體驅(qū)動(dòng)的按效果付費(fèi)模式。基于AI智能體精準(zhǔn)的決策能力，這種模式允許企業(yè)提供以效果為導(dǎo)向的收費(fèi)方案。例如，在營(yíng)銷領(lǐng)域，企業(yè)可以設(shè)定為僅當(dāng)AI智能體產(chǎn)生實(shí)際銷售收入或顯著成效時(shí)才對(duì)客戶收費(fèi)；在醫(yī)療領(lǐng)域，用戶可以在AI智能體提供準(zhǔn)確的診療建議后才支付費(fèi)用。這種模式不僅能降低客戶獲取服務(wù)的門檻，還能顯著提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和客戶忠誠(chéng)度。

第四類是智能決策即服務(wù)（Decision-as-a-Service，DaaS）模式。DaaS模式是對(duì)現(xiàn)有云計(jì)算服務(wù)的一種升級(jí)。在此模式下，AI智能體的決策能力被封裝成獨(dú)立的產(chǎn)品，供企業(yè)和個(gè)人使用。這使得缺乏先進(jìn)AI技術(shù)的中小企業(yè)能夠以較低成本獲得高效的決策支持服務(wù)，從而迅速提升其決策效率。對(duì)于提供DaaS服務(wù)的技術(shù)供應(yīng)商而言，這也意味著其可以獲得穩(wěn)定的收入來(lái)源。

七、AI智能體蘊(yùn)含的挑戰(zhàn)及其應(yīng)對(duì)

盡管AI智能體能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)諸多益處，但其廣泛應(yīng)用也必然伴隨一系列挑戰(zhàn)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)在積極應(yīng)用AI智能體的同時(shí)，必須正視且妥善應(yīng)對(duì)的問(wèn)題主要包括：隱私與數(shù)據(jù)安全、決策失控與錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)、過(guò)度依賴與技能弱化、就業(yè)影響與組織變革阻力，以及合規(guī)與監(jiān)管挑戰(zhàn)等。

（一）隱私與數(shù)據(jù)安全

AI智能體的應(yīng)用在一定程度上削弱了企業(yè)，尤其是平臺(tái)型企業(yè)搜集用戶個(gè)人數(shù)據(jù)的動(dòng)機(jī)，從而有助于減少隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用等問(wèn)題。然而，AI智能體在執(zhí)行智能決策的過(guò)程中通常需要訪問(wèn)和處理大量企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)乃至用戶個(gè)人數(shù)據(jù)，這在客觀上增加了敏感信息的暴露風(fēng)險(xiǎn)。更令人擔(dān)憂的是，許多支持AI智能體運(yùn)行的模型部署在云端，這意味著大量敏感數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中頻繁傳輸，傳統(tǒng)的本地化數(shù)據(jù)安全保障機(jī)制可能由此失效。一旦AI智能體遭遇外部攻擊、被惡意操控或用戶使用不當(dāng)，就可能導(dǎo)致大規(guī)模的數(shù)據(jù)泄露事件，甚至對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)安全和用戶權(quán)益造成嚴(yán)重影響。

為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，企業(yè)在部署AI智能體時(shí)應(yīng)采取嚴(yán)格的訪問(wèn)控制、加密傳輸和實(shí)時(shí)監(jiān)控等安全措施。例如，可以對(duì)AI智能體的數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限進(jìn)行精細(xì)化管理，僅授權(quán)其完成任務(wù)所必需的數(shù)據(jù)；對(duì)涉及敏感操作的行為引入多重驗(yàn)證機(jī)制；對(duì)智能體請(qǐng)求的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化或差分隱私處理，以降低泄露風(fēng)險(xiǎn)。此外，在選擇云服務(wù)供應(yīng)商時(shí)，企業(yè)應(yīng)重點(diǎn)評(píng)估其安全合規(guī)能力，并對(duì)上傳至云端的數(shù)據(jù)實(shí)施脫敏或加密處理。與此同時(shí)，企業(yè)還應(yīng)建立健全數(shù)據(jù)使用審計(jì)機(jī)制，詳細(xì)記錄每個(gè)AI智能體在何時(shí)、何種條件下訪問(wèn)了哪些數(shù)據(jù)，以便事后追溯和責(zé)任認(rèn)定。唯有在有效解決隱私和安全問(wèn)題的前提下，企業(yè)才能放心地將關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程交由AI智能體處理，用戶也才能真正信任這些智能助手不會(huì)濫用其個(gè)人信息。

（二）決策失控與錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)

AI智能體在執(zhí)行現(xiàn)實(shí)任務(wù)中的自主行動(dòng)也可能遭遇決策失誤或行為失控的風(fēng)險(xiǎn)。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差或推理局限，AI智能體可能會(huì)作出不合理甚至有害的決策。例如，采購(gòu)AI智能體可能因誤判市場(chǎng)行情而下達(dá)過(guò)多訂單，導(dǎo)致庫(kù)存積壓；理財(cái)AI智能體則可能因模型偏差推薦不適當(dāng)?shù)耐顿Y產(chǎn)品。更為嚴(yán)重的是，完全自主的AI智能體可能以人類無(wú)法預(yù)料的方式解決問(wèn)題，從而引發(fā)災(zāi)難性后果。例如，自動(dòng)駕駛汽車在復(fù)雜環(huán)境下可能作出危險(xiǎn)操作，企業(yè)內(nèi)部使用的AI智能體也可能違反業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行操作而造成損失。

為應(yīng)對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)為AI智能體設(shè)定明確的行為邊界，并實(shí)施嚴(yán)格的監(jiān)控措施。在戰(zhàn)略規(guī)劃階段，應(yīng)明確規(guī)定AI智能體的操作權(quán)限，并列出需要人工審批的具體情形，確保實(shí)際操作符合規(guī)劃要求。特別是在醫(yī)療、航空等關(guān)鍵行業(yè)，應(yīng)始終保持人在環(huán)中（Human-in-the-Loop）的原則，即所有關(guān)鍵決策必須經(jīng)過(guò)人工確認(rèn)。對(duì)于之前未曾由AI智能體執(zhí)行的任務(wù)，應(yīng)在通過(guò)沙盒測(cè)試和階段性驗(yàn)證后，才交由AI智能體處理。此外，企業(yè)還應(yīng)建立應(yīng)對(duì)最壞情況的“熔斷”機(jī)制。當(dāng)檢測(cè)到AI智能體連續(xù)出現(xiàn)異常決策時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)能自動(dòng)暫停運(yùn)行，并通知相關(guān)人員介人處理。這不僅有助于及時(shí)糾正錯(cuò)誤，還能防止?jié)撛诘拇笠?guī)模損害。總而言之，讓AI智能體實(shí)現(xiàn)自治并不意味著對(duì)其放任自流。企業(yè)在應(yīng)用AI智能體的過(guò)程中，必須通過(guò)技術(shù)與管理手段相結(jié)合的方式，確保其始終在可控范圍內(nèi)運(yùn)行，最大限度地降低錯(cuò)誤和失控的風(fēng)險(xiǎn)。這種綜合性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略是保障AI智能體可持續(xù)發(fā)展的重要前提。

（三）過(guò)度依賴與技能弱化

隨著AI智能體廣泛接管各類工作任務(wù)，組織和員工可能對(duì)其產(chǎn)生過(guò)度依賴，進(jìn)而導(dǎo)致員工技能的退化和應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力的下降。若員工將所有決策任務(wù)交由AI智能體完成，長(zhǎng)期來(lái)看，其自身的判斷力和創(chuàng)新力可能會(huì)被削弱。一旦AI智能體出現(xiàn)故障或面臨未曾訓(xùn)練過(guò)的復(fù)雜情境時(shí)，員工可能不具備有效接管和應(yīng)對(duì)的能力。這一現(xiàn)象在其他高度自動(dòng)化領(lǐng)域中已有先例。例如，在航空領(lǐng)域的自動(dòng)化駕駛艙中，由于長(zhǎng)期依賴自動(dòng)化系統(tǒng)，操作人員的手動(dòng)操作能力逐漸退化，面對(duì)突發(fā)狀況時(shí)反應(yīng)遲緩甚至失誤頻發(fā)。因此，在企業(yè)管理實(shí)踐中，也必須對(duì)類似問(wèn)題保持高度警惕。此外，“知識(shí)遺忘”是另一項(xiàng)不容忽視的風(fēng)險(xiǎn)。如果一線員工完全依賴AI智能體處理客戶咨詢等事務(wù)，則業(yè)務(wù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)可能逐步集中于AI智能體中，而員工對(duì)業(yè)務(wù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)積累則呈現(xiàn)減弱趨勢(shì)。這不僅削弱了員工的職業(yè)發(fā)展能力，也可能降低企業(yè)在缺乏AI智能體支持時(shí)的應(yīng)急響應(yīng)能力。

為應(yīng)對(duì)此類挑戰(zhàn)，企業(yè)應(yīng)倡導(dǎo)“人機(jī)共訓(xùn)”的理念，推動(dòng)AI智能體與員工在工作過(guò)程中協(xié)同學(xué)習(xí)、共同提升，而非以技術(shù)替代人力學(xué)習(xí)的過(guò)程。具體而言，企業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)員工主動(dòng)質(zhì)疑AI智能體所提出的建議，理解其背后的邏輯，從而提升自身的分析和判斷能力。與此同時(shí)，應(yīng)安排員工在有AI智能體支持與無(wú)AI智能體支持的工作崗位之間定期輪換，以確保其在不同環(huán)境下均具備獨(dú)立工作的能力。此外，企業(yè)還應(yīng)建立關(guān)鍵業(yè)務(wù)知識(shí)的人工記錄機(jī)制，避免所有業(yè)務(wù)知識(shí)僅存儲(chǔ)于AI智能體中，從而保障業(yè)務(wù)知識(shí)的可持續(xù)傳承。在績(jī)效考核體系中，也應(yīng)加強(qiáng)對(duì)員工洞察力和創(chuàng)造力的評(píng)估，防止其因過(guò)度依賴AI智能體而減少主動(dòng)思考。通過(guò)上述措施，企業(yè)不僅能夠借助AI智能體提升運(yùn)營(yíng)效率，還能在技術(shù)賦能的同時(shí)維持人力資本的持續(xù)積累和長(zhǎng)期發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同下的高質(zhì)量組織演進(jìn)。

（四）就業(yè)影響與組織變革阻力

AI智能體的大規(guī)模應(yīng)用不可避免地會(huì)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)和企業(yè)內(nèi)部的就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

對(duì)企業(yè)而言，這種變革不僅可能引發(fā)員工對(duì)崗位穩(wěn)定性的擔(dān)憂，降低其工作積極性，還可能在組織內(nèi)部形成對(duì)AI智能體推廣的阻力，從而影響AI智能體的順利落地和有效應(yīng)用。

面對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)在推進(jìn)AI智能體部署的過(guò)程中，應(yīng)明確傳達(dá)“AI幫助人”而非“AI替代人”的核心理念。具體而言，在應(yīng)用AI智能體之前，企業(yè)應(yīng)通過(guò)透明、系統(tǒng)的溝通機(jī)制，向全體員工闡明AI智能體戰(zhàn)略的目標(biāo)和路徑，強(qiáng)調(diào)AI智能體的定位是輔助員工提升效率，而非取代人力。在實(shí)施階段，企業(yè)可以優(yōu)先選擇對(duì)AI智能體接受度較高的團(tuán)隊(duì)作為試點(diǎn)，通過(guò)實(shí)際應(yīng)用成效樹(shù)立成功案例，為后續(xù)推廣積累經(jīng)驗(yàn)和信心。與此同時(shí)，在全面推行過(guò)程中，企業(yè)應(yīng)建立暢通的反饋機(jī)制，積極傾聽(tīng)員工對(duì)AI智能體使用的意見(jiàn)和建議，并對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化，以增強(qiáng)員工的參與感和認(rèn)同感。

綜上所述，企業(yè)應(yīng)致力于引導(dǎo)員工與AI智能體之間建立一種協(xié)同共贏的關(guān)系，而非對(duì)立沖突的關(guān)系。唯有如此，才能實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)與人力資源的深度融合，真正釋放AI智能體在提升組織效能和創(chuàng)新能力方面的潛力。

（五）合規(guī)與監(jiān)管挑戰(zhàn)

AI智能體作為新興技術(shù)，其相關(guān)的監(jiān)管和法律框架仍在不斷發(fā)展和完善中，許多規(guī)則仍處于模糊地帶，這給企業(yè)的合規(guī)管理帶來(lái)了挑戰(zhàn)。企業(yè)在應(yīng)用AI智能體時(shí)可能面臨多種合規(guī)問(wèn)題，如數(shù)據(jù)保護(hù)合規(guī)、特定行業(yè)的法規(guī)遵循，這些構(gòu)成了企業(yè)運(yùn)營(yíng)的重大約束。更為復(fù)雜的是，不同國(guó)家或地區(qū)針對(duì)AI智能體的法律法規(guī)存在顯著差異。由于AI智能體的運(yùn)作可能涉及多個(gè)國(guó)家或地區(qū)，企業(yè)必須同時(shí)應(yīng)對(duì)各地迥異的法律要求。例如，一家中國(guó)企業(yè)開(kāi)發(fā)的AI智能體若被歐洲用戶使用，則該企業(yè)不僅需遵守中國(guó)法律，還需確保符合歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GeneralData ProtectionRegulation，GDPR）和將在2026年8月1日全面實(shí)施的《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act，AIAct）的要求。在這種情況下，若企業(yè)未能根據(jù)相關(guān)國(guó)家或地區(qū)的要求進(jìn)行合規(guī)操作，將面臨嚴(yán)重的法律風(fēng)險(xiǎn)。

為了規(guī)避此類合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)采取以下措施。首先，企業(yè)應(yīng)及時(shí)跟蹤相關(guān)國(guó)家或地區(qū)的立法動(dòng)態(tài)和執(zhí)法趨勢(shì)，并據(jù)此制定和調(diào)整自身的合規(guī)策略。其次，在企業(yè)內(nèi)部，應(yīng)定期評(píng)估AI智能體的行為是否符合法律和道德標(biāo)準(zhǔn)，識(shí)別潛在的偏離風(fēng)險(xiǎn)，并保存詳細(xì)的記錄，以備監(jiān)管審查。最后，企業(yè)還應(yīng)積極與監(jiān)管部門溝通合作，參與行業(yè)自律組織，共同制定使用AI智能體的指導(dǎo)原則，以防范個(gè)別市場(chǎng)主體的濫用行為引發(fā)行業(yè)整體性監(jiān)管限制。通過(guò)上述措施，企業(yè)能夠在充分把握AI智能體所帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)，有效防控法律風(fēng)險(xiǎn)，確保其在復(fù)雜的國(guó)際法規(guī)環(huán)境中穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。這種前瞻性的合規(guī)管理不僅是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的保障，也是構(gòu)建負(fù)責(zé)任企業(yè)形象的關(guān)鍵步驟。

八、結(jié)語(yǔ)

AI智能體的興起不僅為全社會(huì)帶來(lái)了顯著的效率提升，還將重塑整個(gè)商業(yè)世界。為了在這場(chǎng)智能革命中保持競(jìng)爭(zhēng)力，并實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期價(jià)值增長(zhǎng)和分配優(yōu)化，企業(yè)管理者需主動(dòng)適應(yīng)由AI智能體引發(fā)的變化，在戰(zhàn)略規(guī)劃、組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和合規(guī)管理等方面提前布局，做好充分準(zhǔn)備。與此同時(shí)，AI智能體的廣泛應(yīng)用也為經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)理論研究提供了豐富的素材。例如，相較于人類代理，AI智能體作為新型代理人具有哪些獨(dú)特之處？它們?nèi)绾斡绊懳幸淮黻P(guān)系？AI智能體的應(yīng)用將如何重新定義企業(yè)的邊界，并對(duì)企業(yè)間的關(guān)系產(chǎn)生何種影響？在智能體經(jīng)濟(jì)背景下，傳統(tǒng)的戰(zhàn)略理論和組織理論應(yīng)如何調(diào)整以應(yīng)對(duì)新的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題？商業(yè)模式又該如何設(shè)計(jì)才能更好地利用AI技術(shù)的優(yōu)勢(shì)？可以預(yù)見(jiàn)，這些問(wèn)題將成為未來(lái)一段時(shí)間學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和政策制定者共同關(guān)注的焦點(diǎn)。隨著AI智能體技術(shù)的不斷進(jìn)步及其應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，相關(guān)領(lǐng)域的研究將更加深入，有助于推動(dòng)理論和實(shí)踐的協(xié)同發(fā)展，從而促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的整體進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳永偉.超越 ChatGPT：生成式AI的機(jī)遇、風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)［J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2023（3）： 127-143.

[2]陳永偉.從規(guī)模定律到規(guī)模經(jīng)濟(jì)：DeepSeek的創(chuàng)新、機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J/OL].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， （2025-03-19）[2025-06-03].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/37.1100.C.20250318.1553.002.html.

[3]CUNTZ A，F(xiàn)INK C，STAMM H. Artificial intelligence and intelectual property：an economic perspective[R]. World Intellectual Property Organization，2024.

[4] MCGRATH Q. Technology trends to watch in 2025[R].SIM Research Institute，2024.

[5] GenAI： the path forward[R].Avity Investment Management Inc.，2025.

[6]ROTHSCHILD D M，MOBIUS M，HOFMANJM，et al. The agentic economy[J/OL].arXiv，（2025-05-29）[2025- 06-03]. https：//arxiv.org/abs/2505.15799.

[7]SAPKOTA R， ROUMELIOTIS K， KARKEE M. AI agents vs. agentic AI： a conceptual taxonomy，applications and challnges[J/OL].arXiv，（2025-05-15）[2025-06-03]. https：//arxiv.0rg/html/2505.10468v1.

[8]World Economic Forum.Navigating the AI frontier：a primeron the evolution and impact ofAI agents[R].World Economic ForumWhitePaper，2024.

[9]WorldEconomic Forum.Frontier technologies in industrial operations：the riseof artificial intelligence agents[R]. World Economic Forum White Paper，2025.

[10]PARK J，O'BRIEN J，CAI C，et al. Generative agents： interactive simulacra of human behavior[R]. Proceedings of the 36th Aannual ACM Symposium on User Interface Software and Technology，2023.

[11]BRUDENELL D.The three eras of the agentic web[EB/OL].（2024-10-10）[2025-06-03].htps：//www.decidr.ai/ blog/the-three-eras-of-the-agentic-web.

[12]陳永偉.人工智能對(duì)齊：經(jīng)濟(jì)學(xué)可以做什么？[J].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2024（4）：37-52.

[13]侯宏.智能體經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略前瞻：顛覆與新生[EB/OL].（2025-04-06）[2025-06-03].htps：//mp.weixin.qq.com/s/ HfxG8co4Kl5qNK4wkiMlkQ.

[14]KIM J. Rise of the A2A economy： how AI agent-to-agent interactions will reshape the world[EB/OL].（2025-01- 18）[2025-06-03].htps：//sendbirdcom/blog/ai-agent-to-agent-economy.

[15]ROCHETJ，TIROLE J.Two-sided markets： a progressreport[J].The Rand journal of economics，2006，37（3）： 645-667.

[16] ARMSTRONG M. Competition in two-sided markets[J].The Rand journal of economics，2006，37（3）：668-691.

[17]塞德里克·迪朗.技術(shù)封建主義[M].陳榮鋼，譯.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2024：146-192.

[18] ADNER R. Ecosystem as structure： an actionable construct for strategy[J]. Journal of management，2O17，43（1）： 39-58.

[19]陳永偉.平臺(tái)反壟斷問(wèn)題再思考：\"企業(yè)—市場(chǎng)二重性\"視角的分析[J].競(jìng)爭(zhēng)政策研究，2018（5）：25-34.

[20] COASE R. The nature of the firm[J].Economica，1937，4（16）：386-405.

[21]曾鳴.黑洞效應(yīng)是AI時(shí)代的價(jià)值源泉[EB/OL].（2025-05-06）[2025-06-03].https：/finance.sina.com.cn/wm/ 2025-05-06/doc-inevrvkw2020063.shtml.

[22]HAYEKF.The use of knowledge in society[J].The American economic review，1945，35（4）：519-530.

[23]ZOTT C，AMIT R，MASSA L.The business model：recent developmentsand future research[J]. Journal of management，2011，37（4）：1019-1042.

[24]TEECE D.Businessmodels，business strategy and innovation[J].Long range planning，2010，43（2-3）：72-194.

[25]陳謙磊.從平臺(tái)經(jīng)濟(jì)到\"A2A經(jīng)濟(jì)”：AI時(shí)代的商業(yè)模式躍遷[EB/OL].（2025-05-29）[2025-06-03]https：// mp.weixin.qq.com/s/IDa-sq7DMLB_zRSzJVwjaA.

[26]HENDRICKS V，VESTERGAARD M. Reality lost： markets of atention，misinformation and manipulation[M]. London： Springer Open，2019：1-17.

The Rise of Agentic Economy： HowAI AgentsReshape the BusinessWorld

CHEN Yongwei

（Research Department， Journal of Comparative Studies，Beijing1Ooo29，China）

Summary：Thispaper systematically explores the impactofAIagents on thebusinesslandscape.Itdefines AI agents as autonomous AIsystems capableof planningand executingactions，distinguishing them fromconventionalAI through featureslikeproactivity，adaptability，andself-learming.Categorizedbydecision-makingpatterns （deterministicvs. non-deterministic）andphysicalform（virtualvs.mbodied），AIagentsleveragecomponentssuchassensors，ontrolcenters， andeffectors to interact with environments，supported byopen-sourceprotocols （e.g.，MCP，ANP，andA2A）fortol integration and inter-agent collaboration.

Economically，AI agentsrepresentanew type of economic participant with distinct characteristics：principal-agent dynamicsshift asagentsactashuman surogates，raising challnges in aligning AIutilites with human values;cost structuresexhibitnear-zeromarginalcosts，enabling massreplicationanddisruptingplatform-basedintermediaries; network effectsare openanduser-centric，contrasting with theclosed ecosystemsofconventional platforms，potentially empoweringusers to bypass intermediaries.Forbusiness ecosystems，AI agentsredefineparticipantroles.Conventional platforms maydeclineasagents enablepeer-to-peer transactions，whilenew players like AIconsultantsanddata brokers emerge.Ecologicaldivisionof laborbecomes more granular，withAIstreamliningsupplychainsandreducingtransaction costs，fosteringspecialized micro-enterprises.Powerdynamicsshift，asincumbents maystrengthentheirdominance through AI capabilities，whileopenstandardscanempower smaller players.Govermancechallngesarise frommulti-principal conflicts and algorithmic collusion，necessitatingAI governance frameworks.

Within enterprises，AIagents driveorganizational transformation：scale polarizationoccurs asfirms maybecome“l(fā)arge andflat”（controllng vastresources withfewemployees）or“one-personcompanies”viaoutsourcing;flattened hierarchies reducemidlemanagementroles，withAI handling informationaggregationandperformanceevaluation;decentralized decision-making empowers frontlineemployees，monitored byAItoensure alignment with corporate goals;roleredefinition shiftshumanfocustostrategicandcreativetasks，accompaniedbynewroleslikeAIethicsoficers;culturaladaptation requires fostering trust in human-AIcolaborationand addressingresistance to change.Business modeldisruptions include： declineofintearybsed，ti-ivnndsprouctionodelsuetoA’stsprecyndpsoaltio capabilities；riseof new modelssuchaspersonalized intellgent assistants，agentic ecosystems，pay-for-performance services，and Decision-as-a-Service （DaaS）.

Challenges and mitigations are discussed as follows： privacy risks require strict data access controls and encryption; decisionfailuresdemandclearbehavioralboundariesand human-in-the-lopmechanisms；over-reliancenecesitates “human-AI co-training”to preserve employee skils；employment impacts require transparent communication and pilot programs; regulatory complexities demand compliance with evolving laws across jurisdictions.

Keywords：agentic economy；AIagents；business model innovation；corporateorganizational change；business ecosystem

（責(zé)任編輯：鄧菁）

[DO1]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2025.07.002[引用格式]陳永偉.智能體經(jīng)濟(jì)的崛起：AI智能體對(duì)商業(yè)世界的重塑[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2025（7）：15-31.