Chainfeeds 導讀：
隨著 2026 年的到來，AI 市場正在經歷一場結構性轉變。核心問題已不再是「模型能做什麼」，而是：哪些系統值得被信任去真正運行。
文章來源：
https://x.com/yoheinakajima/status/2008665440483242300
文章作者：
Yohei
觀點：
Yohei：生成式 AI 的第一波浪潮證明了：語言可以成為知識工作的通用接口。這一認知在今天已經完全被市場消化。進入 2026 年，真正的分水嶺在於可運行性（operationality），AI 系統在多大程度上被嵌入進真實驅動業務運轉的工作流。當 AI 進入運行態，失敗模型隨之發生變化：錯誤不再只是信息層面的偏差，而是直接轉化為經濟、法律或聲譽風險。這迫使產品需求轉向受限自治、確定性執行路徑，以及強可觀測性。這一變化最直觀地體現在編排層：將意圖轉化為跨越碎片化軟件棧的協同行動。它們並非替代現有工具，而是位於其之上。Zams 在功能層面體現了這一點，作為 AI 指揮中樞，將銷售意圖轉化為跨 CRM、溝通與 GTM 工具的多步驟執行。Anyreach 在中小企業邊界採用類似邏輯，通過解析公司官網，自動協調工具，部署無需定製配置的常駐智能體。General Intelligence Company 打造的 Cofounder 則將編排推向更上游，把自然語言定位為協調企業內部工具與專業智能體的控制層。在生產環境中，大多數 AI 失敗已經不再源於模型能力，而是源於數據問題：陳舊記錄、碎片化來源、缺失上下文，會在系統進入自治後悄然放大為系統性錯誤。三個數據層趨勢正在變得關鍵：1）新鮮度即性能指標：Salmon Labs 將 CRM 與運營數據視為需要持續驗證與豐富的對象。在智能體工作流中，過期數據不僅降低準確率，而是會規模化傳播錯誤。2）為行動而生的檢索結構：向量 RAG 擅長語義召回，但在溯源與多跳推理上存在天然侷限。像 FalkorDB 這樣的圖原生系統，在涉及關係、權限與因果鏈的智能體場景中愈發重要。3）非結構化媒體的運營化：企業上下文中，視頻佔比不斷上升。 VideoDB 將會議、現場操作、安防錄像等實時或歷史視頻轉化為可查詢的結構化數據，使其可被用於檢索、監控或訓練信號。超越單一工作流，一個更宏觀的模式正在浮現：並非所有企業結構都同樣適合走向部分自治。General Intelligence Company 明確提出這一判斷，目標是讓企業在邊際上減少對人工協同的依賴。Cofounder 是這一理念的早期形態，側重於編排而非完全自治。在實踐中，自治型企業最可行的場景具備三個特徵：1）工程驅動型公司：Layers 讓團隊直接在現有平臺中完成 GTM 操作，縮短產品變化與分發反饋之間的迴路。2）高度標準化的業務：Clave 將 AI 協調應用於加盟體系 —— 這裡流程文檔化、單元經濟一致、遙測數據充分。3）工作流密集型組織：流程越清晰、成功標準越明確，部分自治就越可信。這也隱含了一條邊界：目標模糊、遙測質量低、異常處理頻繁的業務，並不適合過早自動化。強行推進，往往風險大於槓桿。【原文為英文】
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