💎 人工智能領域蘊藏著萬億鎂的機遇：什麼是上下文圖譜？為什麼它們如此重要？ 人工智能在商業領域最大的萬億鎂機遇或許不在於讓模型更智能，而在於捕捉人類的決策過程。以往的軟件通過成為“真相記錄器”——存儲關於客戶、員工或運營的標準化數據——製作了巨大的價值。然而，這些系統主要記錄的是最終結果，而非人們接受該結果的原因。 當AI 代理開始融入實際工作流程時，這種侷限性就變得非常明顯。企業並不缺乏數據，而是缺乏決策過程的痕跡：為什麼這筆交易能獲得比標準價格更低的下降，為什麼這張工單會被優先處理，為什麼次的例外情況被批准了而次卻被拒絕了。這些答案往往存在於Slack、Zoom通話、領導的私信，或者少數資深員工的記憶中，而不是任何官方的系統裡。 規章制度只能告訴行為者在一般情況下應該做什麼。但實際操作中總是充滿例外和先例。人們做出正確的決策，不僅是因為他們瞭解規則，還因為他們記得：“次我們是如何處理類似情況的？” 這同樣適用於行為者。如果無法獲取以往決策的歷史——誰批准了這些決策，在什麼背景批准的，哪些例外情況被接受——那麼行為者就只是缺乏判斷力的僵化執行機器。 當代理直接部署到工作流程中時，它可以記錄決策發生的瞬間的整個決策過程：輸入數據來自哪些系統、應用了哪些規則、觸發了哪個異常分支、由誰批准以及批准的原因。隨著時間的推移，這些記錄相互關聯，形成一個背景圖譜——一個反映企業實際運作方式的“鮮活記憶”。它不僅記錄了發生了什麼，還解釋了為什麼允許這些事情發生。 這是現有系統難以實現的。CRM 或 ERP 系統僅存儲當前狀態，而非決策時的背景。數據倉庫只能在所有事情完成後接收信息，此時決策的原因已不再重要。為了保留決策的痕跡，系統必須始終處於決策發生的那一刻，而不是事後回顧。這正是初創公司構建AI 代理編排層的結構優勢所在。 因此，最大的機遇或許不在於徹底替換舊系統，而在於構建一個全新的決策記錄系統。初期，該系統僅支持自動化，需要人工審批。但隨著時間的推移，它將逐漸發展成為一個企業可以追溯“我們當初為什麼這麼做？”的平臺。隨著決策軌跡的積累，先例變得賺了，自動化也能以更安全、更可控的方式實施。 歸根結底，問題不在於舊的數據記錄系統是否仍然存在，而在於：下一個萬億鎂平臺是通過將人工智能集成到舊數據中構建而成，還是通過記錄人類如何做出決策從而數據真正具有可操作性而構建而成？“背景映射”是第二種方法的基礎。 據 Jaya Gupta（@JayaGup10）——企業家兼基金會合夥人——稱