FT中文网明德商论专栏

科技界于这数月有很多关于OpenClaw （俗称龙虾）不足之处的讨论，例如不按常理出牌、数据意外丢失、运算成本飙升，以及可能成为黑客攻击的渠道等。但从另一角度，如OpenClaw等AI 智能体（Agent）的出现将驱动新的跨产业工业革命，他们之间的相互协作将建立全新经济环境，例如由小团队推动的OPC (一人公司 One Person Company）模式。

欢迎来到智能体经济的新世界，人类与智能体在这里共存与协作。你未来的同事可能是一个有清晰目标和工作的软体系统。公司可能不再招聘“初级会计师”，而是开始寻找“财务工作流程管理的操作员(或代理智能体)”。未来公司的组织架构图可能出现各个人工智能代理部门，并由少量人类“管理”，负责为智能体定义目标及解读输出内容。换句话说，创造力、情商、战略监督和复杂的伦理判断才是人类的专属领域。

“Agentic AI engineering”（AI智能体工程）的核心在于它将人工智能从一个只执行指令的工具，升级为能够理解目标、自主规划、协作并执行特定任务的智能体。目前，各个主要的科技公司都在悄然构建未来：谷歌、阿里云，以及Anthropic（开发工具Claude）等的业界先行者，都已经推出自主AI智能体的基础工具，这是一次全行业的战略转向。竞赛的目标不再是建造最好的聊天机器人，而是建构最高效的自主数字策略和工作生态系统。传统的AI工具就像一个出色但被动的实习生，你必须给它一个精确的任务指令。相比之下，AI智能体就像一位经验丰富的业务经理，不只是处理讯息，更会策划和执行：当你提出一个目标，它会先了解环境（例如线上线下资料、市场数据、CRM系统、电子邮件等），再利用长期记忆加强理解，从而作出战略决策，主动采取行动，并进一步从结果中学习，随著时间推移制定最佳化策略。

从矽谷到深圳，最早开始使用AI智能体的人表示生产力已实现成倍增长。而相关开发者设计和编程上投入的时间，所获得的回报不是两三倍，而是相当于百倍甚至更多的人类工时。AI早已超越了自动化简单且重复任务的阶段，现在连复杂的认知工作流程都能自动化了。企业的资源分配正在经历一场无声但重大的转变，有部分企业不再补充员工自然流失的空缺，例如数据处理和文书工作，取而代之的是靠智能体执行工作；初级分析师职位？一组AI智能体就可以监控数据流、标记异常并生成初步报告；入门级行销人员？智能体可以管理社交媒体发布日历、对电子邮件主题进行A/B测试，并分析绩效。任务执行方式可以按照系统设计而变化，以达到经理设定的目标。有分析指出，过半的入门级和毕业生职位将悄然消失，这并非因为经济衰退，而是这些工作正被这个新的“数字劳动力”无缝接替。

智能体经济描述了一种新兴的经济图景，自主AI智能体不仅是工具，更是积极和主动的参与者，且角色非常广泛，包括执行知识工作、进行量化甚至部分质性研究、起草和审查文件、交易与谈判、当库存低于预设值时自动下采购订单、核对复杂跨货币发票、在预设参数内协商协议和执行交易等。这种A2A（Agent-to-Agent）的商业模式，即智能体会代表管理者，与其他智能体进行包括交易等数位互动，更精彩的是一个人可以拥有多个智能体，同时处理大量不同的任务，而每个智能体都能与多个外部智能体互动，令这种多层网路爆炸性成长。

另一个演变是个人化的AI智能体助手。它像一个集行政、操作、财务和后勤于一身的角色，了解你的日程安排、财务目标、偏好和风险承受能力。例如你要旅游，它不用等你去搜索去某地的最佳航班，而是主动通知你：“根据您的日程和直飞航班偏好，我为你预留了六月份前往上海的一些旅游选项。考虑到你过去的评价，最适合你的酒店有空房。如果你在一小时内授权，我可以以4%的折扣预订该套餐。”这开辟了新的商机，也就是A2A商务：一个在我们生活中运作的全新高效市场。

这种转变从根本上定义了人与工作的关系。过去，经济价值一直与任务执行挂钩，而在智能体时代，经济价值将重新与愿景、战略和成果相结合。在智能体的世界中，你不再受制于自己的体能和速度。你仿佛坐在高性能车辆的驾驶舱，价值不再在于你踩油门的能力，而是作为驾驶员的技能。你的工作是了解地形、设定目的地、监控系统并为引擎提供燃料。故此，我们必须了解这辆“新超跑”的操控方法，包括能力、局限和导航系统。心态上则需要转变，例如从微管理转向宏观管理文化，清晰地定义“做什么”和“为什么做”，并赋予你的智能体自主权以决定“如何做”。

对香港来说，AI智能体的发展也将产生一系列连锁反应：在医药与生物科技领域，原本长达十年、耗资数十亿美元的药物发现过程，可以被大幅压缩。核心模式是从单一任务程式转向多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS），模拟人类科研团队协作，由协调智能体(Orchestrator) 统筹目标，知识智能体(Knowledge) 分析文献，靶点发现智能体(Target Discovery) 筛选靶点，安全评估智能体(Safety) 预测毒性等。这是抗癌药研发的核心模式，能在极短时间内提出新的候选药物和联合疗法。尽管潜力巨大，MAS仍面临三大挑战：工作流编排复杂、AI决策需满足监管的可解释与可追溯要求、以及数据与基础设施的技术瓶颈。

全球金融与投资市场是多智能体系统的绝佳应用场景。相互连结的智能体能即时分析股价、卫星拍摄的停车场车流、社群情绪、天气预测与地缘政治新闻，全天候策划并执行复杂的跨市场策略。这支虚拟团队包含规划者、各类分析师（基本面、情绪、技术、宏观）、风控经理、交易员、投资组合经理及审计员，各司其职、高效协作。个人财务智能体更让散户也能拥有过去只有大型基金才具备的市场洞察力与反应速度。这些虚拟团队并非空想，在量化交易等领域已展现出显著能力。

跨境贸易环节复杂、参与者众多，多智能体的本质是建立一个“永不疲惫、跨国协作、决策智慧的虚拟全球贸易团队”。例如：市场分析师监测多平台数据，洞察全球趋势；供应链协调员对接物流与库存，智能匹配最优方案。它把进出口、物流、金融、税务等不同领域的专业能力整合成协同工作的智能系统，有效解决跨境业务链条长、成本高、资讯不对称等痛点。

最终，产业将加速转型，而智能体正是其中的超级涡轮增压器。对每一位专业人士、企业家和政策制定者而言，真正的问题不是它会不会改变世界，而是我们该如何使用它。智能体时代已经来临，未来正由云端的智能体协助我们一同创造与书写。

陈炳雄教授
港大经管学院管理及商业策略实务副教授
创新与创业研究中心副总监

（本文同时于二零二六年五月二十八日载于《FT中文网》明德商论专栏）