agentic coworkers的普及或许会显著进步生产力，降低许多服务的本钱

我以为这些专业化agent最有价值的当地在于，它们可以将垂直专业才干与横向通用才干相结合。a16z说到，这些agent将可以拜访广泛的横向才干，如网络查找、邮件办理、经过Slack进行内部交流、经过Google Drive处理文档，以及经过Notion进行内容安排。它们还可以处理更多定制和legacy操作，与供给有限API拜访的体系集成，这正是Computer Use特别有用的当地。

这种整合带来了两个关键优势。第一，agent经过更多上下文在作业中变得更有效。它们可以独立收集和归纳内部和外部信息，增强使命执行。例如，起草冷邮件的出售agent可以无缝地从Google Drive中纳入最新的产品路线图。第二，这种东西的全面整合简化了部署和实施。Agent自然地融入现有的作业流程和东西集，无需专门的界面或像传统软件那样的独立平台，这减少了冲突。

我乃至可以想象agent群体在不久的将来协同作业，经过现有的记录体系和交流途径与彼此以及人类搭档坚持同步。这种协作或许会产生咱们现在难以预见的新作业模式和功率进步。

我对数字化劳作革新的深度考虑

读完a16z这篇深度分析后，我的考虑远远超出了技能本身。Computer Use和agentic coworkers的出现，或许标志着咱们正在经历人类前史上第三次重大的劳作革命。第一次是工业革命，机器替代了人类的体力劳作；第2次是信息革命，计算机辅佐了人类的脑力劳作；而现在咱们或许正在迎来智能革命，AI开端可以独立承当杂乱的认知作业。

我特别关注这种革新对企业安排结构的深远影响。传统的企业安排根据人类的认知约束和交流本钱而规划。一个人只能同时处理有限的信息和使命，所以咱们需求层级办理、部门分工、会议协调等机制。但当咱们有了可以24/7作业、处理大量信息、在不同体系间无缝切换的agentic coworkers时，这些安排原理或许需求根本性的从头考虑。

从人才战略视点看，企业或许需求从”雇佣职工”转向”编列智能体”。这不是简单的人员替换，而是从头定义作业流程、从头分配人机责任、从头规划激励机制。人类职工的价值或许更多体现在战略考虑、创意立异、杂乱交流和异常处理等方面，而routine work（日常作业）越来越多地由agent承当。

我也考虑了这种革新的社会影响。一方面，agentic coworkers的普及或许会显著进步生产力，降低许多服务的本钱，让中小企业也能享受到曩昔只有大企业才干负担的智能化东西。另一方面，它也或许加重劳作市场的分解，那些可以与AI协作的人才会变得更有价值，而那些首要从事可自动化作业的人或许面临应战。

从技能发展的视点，我以为Computer Use技能的成熟还会催生一系列新的产业。就像移动互联网催生了App Store生态相同，Computer Use或许会催生一个”Agent Store”生态，专门开发、分发和保护各种专业化的agentic coworkers。咱们或许会看到agent training specialists（智能体练习专家）、agent workflow designers（智能体作业流规划师）、agent performance analysts（智能体性能分析师）等新职业的出现。

在数据安全和隐私方面，agentic coworkers的广泛应用也带来了新的应战。这些agent需求拜访大量企业数据和体系，怎么确保它们不会走漏灵敏信息、不会被歹意利用，将成为一个关键问题。企业或许需求树立全新的身份办理、拜访操控和审计机制，专门针对AI agent而不仅仅是人类用户。

我还注意到一个有趣的paradox（悖论）：Computer Use技能让AI可以运用为人类规划的界面，但这或许只是一个过渡阶段。跟着AI agent变得普遍，咱们或许不再需求图形用户界面，而是转向更适合AI的API-first的体系架构。这就像早期的汽车仿照马车的规划，但最终演化出了完全不同的形状。

最后，我以为Computer Use技能的发展也对教育体系提出了新的要求。咱们需求培养可以与AI协作的新一代人才，他们不仅要了解技能，还要具备规划AI作业流、办理AI团队、处理AI无法处理的杂乱问题的才干。这或许需求教育内容和方法的根本性革新。

结语：革新现已开端

Computer Use技能和agentic coworkers的发展，让我深刻感受到咱们正处在一个前史转折点上。就像a16z的合伙人们所说，应战不再是证明agent能否作业，而是刻画它们怎么在实在企业环境中得到调优、上下文明和部署。