关于AI我的拙见，请大家来批评我

各位佬大家好，我对于AI的使用不及大家，所以请大家多多指正和纠偏：

1886年，世界上第一辆汽车诞生，距今140年

1946 年，世界上第一台电子计算机诞生，距今80年

1969年，互联网诞生，距今57年

2022年，生成式GPT从幕后走入了台前，距今4年

AI的意义不仅在于提高单个劳动者的生产率，更可能在于改变劳动的组织方式；而当生产方式从“人使用工具”逐渐转向“人设计由多个智能体组成的生产系统”时，系统工程就会从一种专业方法，变成理解 AI 生产力的重要方法。----GPT

在此给出我的拙见：AI 的下一阶段，已经不能只停留在“一个人使用一个 AI”的模式上，使用者不会满足/老板也不会满足。

随着 MCP、A2A 等协议和 Agent 技术的发展，AI 正逐步从单体工具走向系统化协作。MCP ，A2A一定是未来的发展方向。我认为很可能会出现类似当年“互联网+”的“AI+”概念——AI 不再是某个单独行业或单独工具，而是逐渐成为各行各业的基础能力。在 AI 已经高度普及的情况下，个人会不会使用 AI，未来可能已经不足以形成真正的竞争优势。其核心问题应该是：如何从系统工程的角度组织、配置和协调 AI，使多个智能体、工具、数据、人和组织共同构成一个高效运行的整体。

因此，我认为首先需要建立一个基本认识：“凡是处理复杂问题，都必须从总体上进行把握，统筹兼顾各个方面的因素。”

之所以如此，是因为 AI 正在显著提高个人和组织的能力上限。过去，一个老板管理若干员工，一个人操作若干工具，这种生产模式在相当长时间内都是合理的。但当一个人可以同时调用多个 AI、多个 Agent、多个专业系统以后，真正的瓶颈就可能不再是“个人能力不足”，而是“如何组织这些能力”。当系统复杂到一定程度以后，问题就不再是“哪个 AI 更强”“哪个模型更聪明”，而会转化为一系列典型的系统工程问题：

哪些必须集中？

哪些必须解耦？

哪些决策是不可撤销？

哪些是单独分工/哪些是必须协作？

例如数据结构、权限体系、Agent 之间的关系、核心协议、知识库架构以及组织方式，这些都可能形成长期的路径依赖。从这个角度看，AI 的核心问题正在发生变化。早期的问题是：一个人如何使用好AI？，下一阶段的问题可能是：怎样让多个 AI 和 Agent 协同工作？，而再往后，真正重要的问题或许会变成：怎样设计一个由人、AI、Agent、数据和工具共同组成的复杂智能系统？，AI 的发展会不断降低“智能能力”的成本，但随着智能资源越来越丰富，新的稀缺资源可能会变成：协调能力、架构能力和系统设计能力。

因此，我认为理解未来 AI，不能只从模型能力、提示词技巧或者单个 Agent 的角度出发，而应该逐渐引入系统工程、系统架构、复杂系统等等其他方面的视角。因为未来真正困难的问题很可能是是：“怎样在手握大量AI资源的时候将其能力得在一个复杂系统中长期、稳定、可控地协同运行？”

当然了，目前而言多AI协同不一定代表着，生产效率的提高。在今年年初，就有论文表示当AI强大到某种地步的情况下，其多AI协作模式不一定比单个AI完成效率要更高。所以边界是会缩小？还是会扩大？我认为其多AI协作的边界应该是会扩大的。

请大家多批评，多指正，谢谢！