AI 代理热潮背后的同质化陷阱

2025 年被明确定义为 "AI 代理元年 "。新创企业如雨后春笋般涌现，都宣称要用智能自动化重塑工作流程。虽然其中一些确实在解决实际问题方面创造了有意义的价值，但更多企业只是在公开模型基础上简单叠加提示工程。

这让新兴的代理市场越来越意识到一个现实：大多数 AI 代理本质上高度同质化，可相互替代。原因很简单——几乎所有代理都依赖相同的通用大语言模型，这些模型在同一批公开互联网数据上训练，通常直接使用，很少经过额外的微调或优化。

因此，大部分代理的智能并非源于独特洞察或专有能力，而是基于共享基础设施上的创意提示工程。在这种环境下，差异化只停留在表面，复制变得轻而易举，准入门槛依然很低。关键问题是：缺乏真正的竞争护城河。

这一轮 AI 浪潮的根本不同

让 AI 革命有别于以往技术浪潮的，不只是缺乏差异化这一点。iPhone 带来了移动优先思维和基于位置的应用生态；云计算将传统服务器转化为可扩展的弹性基础设施。这两次变革都增加了复杂性，需要掌握新技能、培养新型专业人才。

AI 恰恰相反。

AI 的核心目标是通过消除人机交互的摩擦来降低复杂性。我们需要的不是又一种工具，而是随需随用的即时智能。AI 无需用户学习全新的使用方式——它会主动适应我们既有的操作习惯。

这也是为什么这轮浪潮从根本上更具颠覆性。它不需要专家来释放价值，甚至可能让专家本身变得多余。

但核心存在一个悖论：当前的 AI 智能在很大程度上是历史性的。这些模型反映过去，因为它们在来自过去的公开数据上训练。我们已经从这些数据中挖掘了巨大价值，但它们本质上无法回答那些尚未被提出的问题。

互联网训练数据的天然局限

当今主流的大语言模型基于海量公开内容训练——涵盖书籍、网站、代码库、维基百科、Reddit 等平台。训练数据规模庞大且内容丰富，但本质上是有限的、被时间定格的快照。

仅凭历史信息，我们能对未来做出多少准确预测？这些模型擅长归纳、整理和综合人类已创造或分享的内容，但本质上仍是向后看的工具。

基于互联网规模数据的模型有其优势也有局限。它们表达流畅、信息丰富、适应性强，但往往反映的是人们已经做过的事情，而非探索未知领域。它们倾向于强化既有叙事而非挑战现状。虽然体现了广泛的知识，但很少能捕捉到特定行业或组织内部的深层操作洞察。

从商业角度看，这构成了挑战。简单重复既有思想几乎不产生战略价值，尤其是当同样的基础智能对所有人都可获得时。结果就是商品化——智能变得通用、标准化、可替代。

AI 驱动成果的下一次飞跃，不会来自重复昨天的知识，而是来自构建根本不同的能力——挖掘他人无法获得的智能资源。

专有数据的巨大潜能

这种差异化始于拥有独特的数据资产。

许多组织已经通过检索增强生成（RAG）或向量检索等技术，将大语言模型与内部文档和数据库连接，迈出了第一步。这些方法在查找已知事实或回答情境相关问题方面表现不错，但仅仅触及了专有数据潜力的冰山一角。

无论企业规模大小，每家公司都拥有内部数据集，这些数据具有极强的针对性、丰富的结构化信息和深厚的业务背景，足以在构建高度个性化模型方面发挥变革作用——这些模型能提供通用系统永远无法企及的洞察。交易历史、产品遥测数据、客户服务记录、运营数据等，承载着数十年的经营智慧，浸润着行业的细微差别，与组织现实深度融合。

基于这些数据微调的模型不仅能给出相关答案——它们能真正内化企业的运作方式。它们会使用公司特有的术语，理解具体产品的工作流程，识别微妙的客户信号，成为高度本土化的智能系统，提供外部代理无法复制的精准回应。

与互联网数据不同，这些信息并非公开可得。它们未被搜索引擎索引，也未用于训练基础模型。正是这种独占性让它们如此珍贵。

用合成数据建模未来场景

直到最近，利用专有数据构建先进模型还需要稀缺的专业知识和昂贵的计算基础设施。但这种情况正在快速改变。随着更高效训练方法的出现和开源模型生态的繁荣，定制 AI 的能力正在向越来越多的企业开放。抓住这一机会的企业将获得难以复制、更难超越的竞争优势。

然而，即使是最丰富的专有数据集有时也不够用。在某些情况下，所需数据根本不存在；在另一些情况下，收集数据可能不现实，甚至涉及伦理问题。

这时，合成数据就变得不可或缺。它在医疗、金融、制造等行业展现出巨大潜力。想象一下构建用于评估患者预后、预测交易流量或进行产品碰撞测试的模型。传统方法往往成本高昂、耗时冗长。相比之下，基于合成数据的 AI 增强仿真提供了更灵活、可扩展的替代方案——能够生成数百万种场景，并在条件变化时持续自我调整。

当自学习模型嵌入工作流程后，AI 开始构想整套可能的未来——测试假设、优化边缘情况，在需要人工干预之前就揭示深层洞察。

这并非科幻想象。与束缚在已发生事件上的历史数据不同，合成数据让训练聚焦于 " 可能发生什么 "。它具有推理性、预测性，本质上面向未来。

合成数字孪生与大行为模型

这类仿真的基础技术已以数字孪生的形式存在。数字孪生是对物理对象、流程或环境的虚拟复制，旨在实时镜像其现实世界对应物的状态。这个概念可追溯到 NASA 阿波罗计划，当时在地球上建立镜像系统，用于诊断轨道航天器的行为并测试实时解决方案。

此后，数字孪生演进为生成合成数据的强大引擎。新加坡等城市已开发出综合性数字孪生，用于模拟交通流、基础设施压力和能源消耗，成为城市优化的实时实验室。这些仿真由合成数据驱动，应用潜力还在持续拓展。

一个特别有前景的前沿领域是 " 大行为模型 "（LBMs）的兴起。如果说大语言模型专注于语言预测，那么大行为模型更进一步，专门建模决策行为。它们不仅要理解人们说了什么，还要理解人们在特定刺激下会如何行动、系统如何随时间演化，以及复杂动态如何展开。

这些模型基于行动序列、交互模式和结果数据进行训练。数据通常来自数字孪生、基于智能体的仿真，或匿名化的行为日志。在新加坡这样的智慧城市环境中，大行为模型可以学习交通系统对政策变化、施工活动或人口流动的反应规律。城市规划者据此可以模拟成千上万个 " 假设场景 "，而无需实际关闭任何街道。

在金融领域，大行为模型可以模拟客户在利率变化或新产品发布时的行为模式，帮助团队在实际投入前测试各种策略。与静态预测工具不同，大行为模型会动态演化，既帮助决策者理解当前状况，又能预见未来行动的连锁反应。

大规模、精准且相关的合成数据生成技术已经成熟。剩下的，就是将其全面融入 AI 开发的核心环节，让系统能够模拟罕见、极端和尚未发生的场景，构建更智能、更安全、更具韧性的系统。

如果运用得当，合成数据让我们能够建模未来，而不只是重现过去。

实践路径与起点

如果 AI 的真正价值来自构建更智能的代理，而这种智能完全依赖于底层数据质量，那么组织需要重新思考竞争优势的来源。一些企业坐拥数十年未充分利用的运营数据的宝藏；另一些企业，特别是受严格监管的行业，可能在仿真技术中看到比历史记录更大的机会。两条路径都指向同一个目标：构建既反映组织现状又能预测未来的智能系统。

对大多数企业而言，转型之路始于认知觉醒。很少有企业充分认识到自身数据的深度与价值，更少的企业在积极探索如何将数据用于 AI 开发。

第一步是认识到专有数据不只是运营的副产物——它是战略资产。接下来是实验验证。即使是在开源模型上进行小规模微调，也能显著提升相关性和准确性。同时，组织还需要开始创造性地思考合成数据可能释放的新能力，特别是在数据稀缺、风险较高或难以获取的领域。

企业必须超越 "AI 只是自动化工具 " 的狭隘认知。AI 不仅是更快完成旧任务的方法，它代表着观察、思考和决策的全新范式。当智能成为产品核心时，数据就是关键原材料。数据质量越高，决策效果越好。

互联网的大部分内容已经训练出了今天的模型。但明天的模型将基于前所未见的数据进行训练。

而这些珍贵的数据资源，很可能已经在你手中。

作者：Victor Shilo, CTO of Unlimit