微软AI主管改口
微软AI部门负责人穆斯塔法·苏莱曼近日收回了他此前关于AI将取代白领工作的言论。在今年2月接受《金融时报》采访时，他曾声称AI将在12至18个月内取代办公室职员。但在本周一《The Verge》的Decoder节目中，苏莱曼将AI重新定义为一种辅助工具，而非取代工作的机器。他解释称，随着人们生成更多数字材料，较小的办公任务将"日益数字化、自动化"，并强调需要区分"任务"和"工作"这两个概念，指出他之前的言论仅指人们在办公桌上执行的个别行为。苏莱曼曾于2010年联合创立DeepMind，2022年离开后创立Inflection AI，2024年3月被微软聘用领导新成立的"微软AI"部门。他并非唯一软化立场的AI高管，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼上月也公开反驳就业恐慌论，强调其公司构建的是辅助人类的工具。 #AI #微软 #就业 #科技 #人工智能
微软AI部门负责人穆斯塔法·苏莱曼近日收回了他此前关于AI将取代白领工作的言论。在今年2月接受《金融时报》采访时，他曾声称AI将在12至18个月内取代办公室职员。但在本周一《The Verge》的Decoder节目中，苏莱曼将AI重新定义为一种辅助工具，而非取代工作的机器。他解释称，随着人们生成更多数字材料，较小的办公任务将"日益数字化、自动化"，并强调需要区分"任务"和"工作"这两个概念，指出他之前的言论仅指人们在办公桌上执行的个别行为。苏莱曼曾于2010年联合创立DeepMind，2022年离开后创立Inflection AI，2024年3月被微软聘用领导新成立的"微软AI"部门。他并非唯一软化立场的AI高管，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼上月也公开反驳就业恐慌论，强调其公司构建的是辅助人类的工具。 #AI #微软 #就业 #科技 #人工智能
AI Is a Thing We Made
Alex Raksin Jun 10, 2026 2 1 1 Share As I wrote the other day, AI is not “artificial” in the way dentures, Astroturf, and aspartame are artificial. It is better understood as artifactual. That sounds like a small distinction. It is not. Artificial makes us think of a counterfeit: the fake flower, the fake sweetener, the fake human mind. And once we code a thing as a fake version of us, we are left with one panicked question: will it replace us or won’t it? That question is understandable. It is also paralyzing. It stops thought before thought begins. Artifactual points in a different direction. It reminds us that AI is a made thing. But it is not made out of nothing, and it is not made out of alien substance. It is made out of human culture: out of records, books, images, arguments, jokes, sermons, invoices, poems, recipes, statutes, love letters, lab report
Alex Raksin Jun 10, 2026 2 1 1 Share As I wrote the other day, AI is not “artificial” in the way dentures, Astroturf, and aspartame are artificial. It is better understood as artifactual. That sounds like a small distinction. It is not. Artificial makes us think of a counterfeit: the fake flower, the fake sweetener, the fake human mind. And once we code a thing as a fake version of us, we are left with one panicked question: will it replace us or won’t it? That question is understandable. It is also paralyzing. It stops thought before thought begins. Artifactual points in a different direction. It reminds us that AI is a made thing. But it is not made out of nothing, and it is not made out of alien substance. It is made out of human culture: out of records, books, images, arguments, jokes, sermons, invoices, poems, recipes, statutes, love letters, lab report
s, and what Pope Leo might call our magnificent languages. We began by marking debts in cuneiform on clay. We went on to encode memory in alphabets, libraries, ledgers, printing presses, databases, search engines, and now models. AI belongs to that history. That does not make it harmless. It makes it legible. And once it becomes legible, we can ask a better question. Not: is this a fake human being? Not: will it replace us? The better question is: what should we do with it? That question is worth asking because AI is not just another tool. It is not a hammer. A hammer does roughly what its maker and user foresee. AI is a stranger kind of artifact: a human-made system whose capacities are still being discovered after the fact. That is precisely why panic is so unhelpful. Panic makes us spectators to our own imagined replacement. It leaves us staring at the machine as if history has already made its decision. But history has not made its decision. We still have to decide where AI belongs, what it may do, what it must not do, who benefits from it, who is protected from it, and what forms of human judgment should remain nondelegable. The first step is not to bow before it. The first step is not to fear it. The first step is to think about it accurately enough that we can govern it, use it, refuse it, limit it, and perhaps even learn from it. Call it artificial, and the mind jumps to replacement. Call it artifactual and another possibility opens. It is not a fake of us. It is a thing we made. Now we have to decide how to wield it.
Salesforce发布“Agentic Enterprise”战略：Agentforce成企业AI代理底层平台
Salesforce正将“Agentic Enterprise”打造为下一阶段的核心增长方向，并把Agentforce定位为企业构建和运营AI代理的底层平台。 6月10日，在首尔COEX举行的“Agentforce World Tour Korea 2026”上，Salesforce韩国负责人Park Se-jin表示，企业正需要向“Agentic Enterprise”转型。为此，Salesforce将打通后台系统、数据与人工运营流程，帮助客户把AI代理能力转化为可量化的业务价值。 他表示，企业AI代理能否真正落地，关键在于可信的数据基础和完善的系统集成能力。客户数据、业务语境和执行环境，必须在同一可信平台上实现连接与协同，而Salesforce希望扮演这一平台角色。 Salesforce同时强调，公司自身已率先实践“Agentic Enterprise”。目前，其内部已部署300多个AI代理，全年处理客服请求超过220万笔；由AI代理带来的年化销售管线规模达到1.3亿美元（约合2000亿韩元）。公司7.5万名员工均在使用AI代理，Agentforce也已发展为规模达8亿美元的业务。 其中一个代表性案例是销售线索自动化代理“Piper”。该代理可与访问网站的潜在客户进行7×24小时文本、语音和视频互动，目前已应用于全球网站，并计划在年内接入韩国网站。Salesforce预计，仅部署Piper和内部销售开发代表（SDR）代理，就可使销售管线生成规模较此前提升两倍以上。 在客户应用层面，Agentforce的效果也开始显现。Salesforce介绍称，Claude开发商Anthropic引入Agentforce后，营收运营（RevOps）生产效率提升超过10倍，销售周期缩短60%。 随着企业加快引入AI代理，Salesforce平台上的AI使用量也在快速攀升。以今年第一季度为例，平台消耗的大模型Token数量达到29万亿个，环比增长152%。与
Salesforce正将“Agentic Enterprise”打造为下一阶段的核心增长方向，并把Agentforce定位为企业构建和运营AI代理的底层平台。 6月10日，在首尔COEX举行的“Agentforce World Tour Korea 2026”上，Salesforce韩国负责人Park Se-jin表示，企业正需要向“Agentic Enterprise”转型。为此，Salesforce将打通后台系统、数据与人工运营流程，帮助客户把AI代理能力转化为可量化的业务价值。 他表示，企业AI代理能否真正落地，关键在于可信的数据基础和完善的系统集成能力。客户数据、业务语境和执行环境，必须在同一可信平台上实现连接与协同，而Salesforce希望扮演这一平台角色。 Salesforce同时强调，公司自身已率先实践“Agentic Enterprise”。目前，其内部已部署300多个AI代理，全年处理客服请求超过220万笔；由AI代理带来的年化销售管线规模达到1.3亿美元（约合2000亿韩元）。公司7.5万名员工均在使用AI代理，Agentforce也已发展为规模达8亿美元的业务。 其中一个代表性案例是销售线索自动化代理“Piper”。该代理可与访问网站的潜在客户进行7×24小时文本、语音和视频互动，目前已应用于全球网站，并计划在年内接入韩国网站。Salesforce预计，仅部署Piper和内部销售开发代表（SDR）代理，就可使销售管线生成规模较此前提升两倍以上。 在客户应用层面，Agentforce的效果也开始显现。Salesforce介绍称，Claude开发商Anthropic引入Agentforce后，营收运营（RevOps）生产效率提升超过10倍，销售周期缩短60%。 随着企业加快引入AI代理，Salesforce平台上的AI使用量也在快速攀升。以今年第一季度为例，平台消耗的大模型Token数量达到29万亿个，环比增长152%。与
此同时，Salesforce也重点强调“Agent Work Unit（AWU）”这一指标，即AI代理实际执行业务动作的规模。同期AWU达到16亿次，环比增长111%。公司还表示，客户在引入AI代理后，后台数据相关历史成本下降了80%。 除平台能力外，Salesforce还在会上披露了多家基于Salesforce CRM引入AI代理的客户案例。 其中，POSCO已将Salesforce选为其营销AX核心平台，并基于CRM数据构建多代理编排体系。 Musinsa则围绕其技术战略核心“One Core Multi Platform（OCMP）”选择了Salesforce。公司表示，在将Musinsa、29CM、Soldout等多个运营渠道及不同国家市场接入核心平台引擎的过程中，客户数据统一管理的需求不断上升。基于这一需求，Musinsa搭建了AI客服代理，使用户能够在同一对话窗口内完成商品搜索、推荐、换货和退货等流程。 Park Se-jin表示，Salesforce韩国将与客户共同推进“Agentic Enterprise”转型。与此同时，韩国市场目前也已可签署支持Agentforce和Data Cloud许可证无限试用的合同。 本内容在人工智能辅助下制作，并经本社编辑团队审核。韩文原文请点击 此处 查看。
仅需10秒！美团Tabbit 1.0重磅发布，重新定义AI智能体工作循环
6月9日，美团（Meituan）旗下GN06团队正式发布了AI原生浏览器（AI-native browser）Tabbit 1.0。作为Tabbit浏览器的核心入口，该产品标志着这款深度融合大模型的智能助手，已从内部测试阶段迈向大规模商业应用。自今年3月测试上线以来，Tabbit智能体（Tabbit Agent）的任务完成率显著提升，从最初的53.1%跃升至目前的90.8%，在交互准确性和执行稳定性方面达到了行业领先水平。 在技术核心方面，Tabbit 1.0基于美团自研的LongCat大模型（LongCat large model），并集成了DeepSeek、Kimi、通义千问等十余个主流模型，构建了一个强大的“模型家族”生态系统。该产品能够精确执行点击、滚动、跨网站协作等复杂的UI操作（UI operations），将基础任务的平均响应时间压缩至10秒以内。此次更新不仅增强了侧边栏AI对话的视图共享功能（view-sharing function），还实现了对Windows、macOS以及移动设备（iOS/Android）的全平台覆盖，确保了跨设备一致的智能办公体验。 GN06团队负责人刘炯（Liu Jiong）表示，Tabbit的使命是降低AI技术的使用门槛。通过“魔法提示广场”（Magic Tips Square）和创作者支持计划（creator support program），该浏览器已从一个简单的信息载体演变为高效的AI工作入口。行业观察家认为，Tabbit 1.0的发布标志着AI智能体（AI Agents）从“对话式咨询”向“行动式交付”转型的关键转折点。随着智能体执行效率的显著提升，该浏览器正成为个人数字生产力的核心基础，并有望彻底重塑未来的人机交互范式（human-computer interaction paradigm）和办公流程逻辑（office workflow logic）。 美团的AI战略布局： 美团作为中国领先的生活服务电子商务平台，其业务涵盖餐饮
6月9日，美团（Meituan）旗下GN06团队正式发布了AI原生浏览器（AI-native browser）Tabbit 1.0。作为Tabbit浏览器的核心入口，该产品标志着这款深度融合大模型的智能助手，已从内部测试阶段迈向大规模商业应用。自今年3月测试上线以来，Tabbit智能体（Tabbit Agent）的任务完成率显著提升，从最初的53.1%跃升至目前的90.8%，在交互准确性和执行稳定性方面达到了行业领先水平。 在技术核心方面，Tabbit 1.0基于美团自研的LongCat大模型（LongCat large model），并集成了DeepSeek、Kimi、通义千问等十余个主流模型，构建了一个强大的“模型家族”生态系统。该产品能够精确执行点击、滚动、跨网站协作等复杂的UI操作（UI operations），将基础任务的平均响应时间压缩至10秒以内。此次更新不仅增强了侧边栏AI对话的视图共享功能（view-sharing function），还实现了对Windows、macOS以及移动设备（iOS/Android）的全平台覆盖，确保了跨设备一致的智能办公体验。 GN06团队负责人刘炯（Liu Jiong）表示，Tabbit的使命是降低AI技术的使用门槛。通过“魔法提示广场”（Magic Tips Square）和创作者支持计划（creator support program），该浏览器已从一个简单的信息载体演变为高效的AI工作入口。行业观察家认为，Tabbit 1.0的发布标志着AI智能体（AI Agents）从“对话式咨询”向“行动式交付”转型的关键转折点。随着智能体执行效率的显著提升，该浏览器正成为个人数字生产力的核心基础，并有望彻底重塑未来的人机交互范式（human-computer interaction paradigm）和办公流程逻辑（office workflow logic）。 美团的AI战略布局： 美团作为中国领先的生活服务电子商务平台，其业务涵盖餐饮
外卖、到店服务、酒店旅游等多个领域。此次推出AI原生浏览器Tabbit 1.0，显示了美团在AI技术应用和拓展新业务边界方面的野心，旨在通过AI技术提升用户在数字生活和工作中的效率与体验。 AI原生浏览器概念解析： 传统浏览器主要作为信息获取和展示的工具，而AI原生浏览器则深度融合了大型语言模型（Large Language Models, LLMs），使其具备理解用户意图、进行复杂决策并执行自动化操作的能力。它不仅仅是内容的载体，更是智能化的操作代理，能够自动化执行网页上的交互行为，例如自动填写表格、管理日程、进行跨应用操作等，从而显著提升用户效率。 AI智能体（AI Agent）的行业趋势： 这一发展与当前AI领域“智能体（Agent）范式”的兴起密切相关。AI智能体是指能够感知环境、进行决策并采取行动以达成特定目标的AI系统。Gartner在2024年发布的新兴技术成熟度曲线（Emerging Technologies Hype Cycle）中，将“AI Agent”列为具有变革潜力的关键技术之一，预计其将在未来2-5年内达到生产力高峰。Tabbit 1.0的推出，正是这一趋势的有力印证，预示着未来个人和企业生产力工具将更加智能化、自动化。这一转变意味着AI不再仅仅是提供信息，而是能够真正“动手”完成任务，将AI的应用从辅助决策推向实际执行层面。
岩山科技亮相Agentic AICon 2026，分享多智能体架构规模化实战经验
6月5日，Agentic AICon智能体应用与架构工程大会·上海站开幕。岩山科技旗下二三四五网络科技架构师于磊受邀发表主题演讲，与阿里、腾讯、字节、华为、Google Cloud等头部公司技术专家同台交流。岩山科技自2023年起将人工智能业务视为战略催化剂，布局脑机接口、生成式AI、智能驾驶等前沿方向。其王牌智媒平台通过自研多智能体协同架构，已支撑数十万创作者日产2万多条视频请求。针对AI创作“技术指标改善但观众不买账”的难题，团队通过算法优化与分层柔性质量门禁，使创意误杀率下降70%，视频采用率从68%向80%提升。该架构已成功支撑短剧混剪、电商剧情化植入、出海多语言适配等高收益场景。随着低延迟流式推理技术成熟，平台将迈向交互式实时共创，使视频创作演变为对话式沉浸体验。于磊总结道，技术架构是基础，成本把控是利润空间，深耕用户消费指标、从交付心态转向持续运营，是跨越“平台产出”到“用户对味”最后一公里的核心心法。 #岩山科技 #多智能体 #AI创作 #智能体架构 #人工智能 #科技新闻
6月5日，Agentic AICon智能体应用与架构工程大会·上海站开幕。岩山科技旗下二三四五网络科技架构师于磊受邀发表主题演讲，与阿里、腾讯、字节、华为、Google Cloud等头部公司技术专家同台交流。岩山科技自2023年起将人工智能业务视为战略催化剂，布局脑机接口、生成式AI、智能驾驶等前沿方向。其王牌智媒平台通过自研多智能体协同架构，已支撑数十万创作者日产2万多条视频请求。针对AI创作“技术指标改善但观众不买账”的难题，团队通过算法优化与分层柔性质量门禁，使创意误杀率下降70%，视频采用率从68%向80%提升。该架构已成功支撑短剧混剪、电商剧情化植入、出海多语言适配等高收益场景。随着低延迟流式推理技术成熟，平台将迈向交互式实时共创，使视频创作演变为对话式沉浸体验。于磊总结道，技术架构是基础，成本把控是利润空间，深耕用户消费指标、从交付心态转向持续运营，是跨越“平台产出”到“用户对味”最后一公里的核心心法。 #岩山科技 #多智能体 #AI创作 #智能体架构 #人工智能 #科技新闻
计算到盈余
上周备忘录指出了代理商务的结构性问题——更强的代理从弱者那里提取盈余，而失败者却浑然不觉。本周内容面向运营者。如果你是一家公司的产品经理，而你的产品将在12个月内托管AI代理之间的交易——几乎所有人都是如此——那么以下是框架、仪表盘以及你应该已经开始构思的领域。一位读者提出了合理观点：命名计算到盈余管道是容易的部分，与之共存才是难点。这位读者负责一个中端B2B平台的产品，代理即将代表买卖双方进行交易，路线图委员会每隔一个周四开会，而“构建不对称可见性层”在规划文档中只占实际任务的三分之一。这是正确的抱怨。因此，这份备忘录是为那位产品经理以及成千上万处于类似位置的人准备的。核心论点狭窄且关键：计算到盈余管道并非思想实验，而是一份产品规格。2026年据此推出的产品将定义该类别十年之久。未能做到的产品将在2028年向董事会解释，为何其拥有的市场正在将利润流失给从未被监测的对手方层。以下是框架，如同我在规划会议白板上所写。大约15年来，主导产品问题一直是某种形式：如何减少人类用户的摩擦？漏斗、引导流程、新手到专家路径、空状态设计、推荐引擎——所有这些都假设键盘前有一个技能、意图和注意力是需要优化的变量。Project Deal数据是首个清晰的实证证据，表明在代理中介交易中，该变量并不影响结果。用户对代理的指令对价格或销售可能性没有统计显著影响。影响结果的是代理运行的模型。如果你的产品路线图围绕让人类更熟练、更投入或更专注，那么你的路线图正在解决一个对日益增长的交易份额而言结构上无关紧要的问题。这并非假设，而是今天在已发表的真实资金实验中可测量的。新变量是任何交易中两个代理之间的能力梯度。你的工作是监测它、暴露它，并据此推出产品。有四个运营层面的概念共同构成规格：记住它们并使用这些名称。在路线图文档中清晰命名这些概念是战斗的一半，因为目前你的组织中没有人为这些概念提供语言。1. 能力梯度：任何给定交易中最强与最弱代理之间的斜率。在Project Deal中，这是Opus 4.5与Haiku 4.5——大约5-10倍的推理成本比——转化为每件商品2.68
上周备忘录指出了代理商务的结构性问题——更强的代理从弱者那里提取盈余，而失败者却浑然不觉。本周内容面向运营者。如果你是一家公司的产品经理，而你的产品将在12个月内托管AI代理之间的交易——几乎所有人都是如此——那么以下是框架、仪表盘以及你应该已经开始构思的领域。一位读者提出了合理观点：命名计算到盈余管道是容易的部分，与之共存才是难点。这位读者负责一个中端B2B平台的产品，代理即将代表买卖双方进行交易，路线图委员会每隔一个周四开会，而“构建不对称可见性层”在规划文档中只占实际任务的三分之一。这是正确的抱怨。因此，这份备忘录是为那位产品经理以及成千上万处于类似位置的人准备的。核心论点狭窄且关键：计算到盈余管道并非思想实验，而是一份产品规格。2026年据此推出的产品将定义该类别十年之久。未能做到的产品将在2028年向董事会解释，为何其拥有的市场正在将利润流失给从未被监测的对手方层。以下是框架，如同我在规划会议白板上所写。大约15年来，主导产品问题一直是某种形式：如何减少人类用户的摩擦？漏斗、引导流程、新手到专家路径、空状态设计、推荐引擎——所有这些都假设键盘前有一个技能、意图和注意力是需要优化的变量。Project Deal数据是首个清晰的实证证据，表明在代理中介交易中，该变量并不影响结果。用户对代理的指令对价格或销售可能性没有统计显著影响。影响结果的是代理运行的模型。如果你的产品路线图围绕让人类更熟练、更投入或更专注，那么你的路线图正在解决一个对日益增长的交易份额而言结构上无关紧要的问题。这并非假设，而是今天在已发表的真实资金实验中可测量的。新变量是任何交易中两个代理之间的能力梯度。你的工作是监测它、暴露它，并据此推出产品。有四个运营层面的概念共同构成规格：记住它们并使用这些名称。在路线图文档中清晰命名这些概念是战斗的一半，因为目前你的组织中没有人为这些概念提供语言。1. 能力梯度：任何给定交易中最强与最弱代理之间的斜率。在Project Deal中，这是Opus 4.5与Haiku 4.5——大约5-10倍的推理成本比——转化为每件商品2.68
发布本地优先的AI数据分析工具
推出了一款全新的本地优先AI数据分析工具，用户可以通过自然语言提问，自动生成SQL查询并创建可视化仪表盘。该工具完全在用户浏览器中运行，所有数据处理和分析都在本地完成，无需将数据上传至云端。它支持SQLite引擎，可导入Excel或CSV文件，并内置了零售、食品贸易等示例数据库。工具采用开源架构，用户可自行托管，甚至能在离线环境中使用。在数据隐私方面，工具会在本地实时检测并剥离姓名、邮箱等敏感信息，确保AI模型不会接触到私人数据。目前AI模型通过用户自己的API密钥运行，未来计划支持完全离线的本地模型。 #AI #数据分析 #隐私保护 #开源 #本地优先 #SQL #数据安全
推出了一款全新的本地优先AI数据分析工具，用户可以通过自然语言提问，自动生成SQL查询并创建可视化仪表盘。该工具完全在用户浏览器中运行，所有数据处理和分析都在本地完成，无需将数据上传至云端。它支持SQLite引擎，可导入Excel或CSV文件，并内置了零售、食品贸易等示例数据库。工具采用开源架构，用户可自行托管，甚至能在离线环境中使用。在数据隐私方面，工具会在本地实时检测并剥离姓名、邮箱等敏感信息，确保AI模型不会接触到私人数据。目前AI模型通过用户自己的API密钥运行，未来计划支持完全离线的本地模型。 #AI #数据分析 #隐私保护 #开源 #本地优先 #SQL #数据安全