AI開始管AI了！自從人工智能助手賽道火起來之后，大家為了用好AI真的折騰了不少路子...

前年所有人都在瘋狂鉆研提示詞寫法，就怕自己被落下；去年大家又到處找好用的單個(gè)智能體，想給自己攢幾個(gè)免費(fèi)的AI打工人，賽道卷得越來越離譜。

折騰到最后才發(fā)現(xiàn)，單個(gè)AI智能體單打獨(dú)斗，體驗(yàn)上限其實(shí)很低。但要是攢了一堆AI智能體和技能，用戶自己反而成了AI包工頭，每天一睜眼就要給十幾個(gè)AI分配任務(wù)、協(xié)調(diào)進(jìn)度。

這哪里是解放生產(chǎn)力，簡(jiǎn)直是給自己找了份新活干。

那有沒有可能，給一大堆AI找個(gè)管理者，讓它們自己做規(guī)劃、自己完成工作？

LobeHub團(tuán)隊(duì)也想到了這一點(diǎn)。

5月18日，開源AI項(xiàng)目LobeHub在X平臺(tái)公布了最新更新——Chief Agent Operator，簡(jiǎn)稱CAO，全稱首席智能體運(yùn)營(yíng)官，官方稱它可以幫用戶自動(dòng)招募上百個(gè)AI智能體，組建一支能不停運(yùn)轉(zhuǎn)的專業(yè)AI工作團(tuán)隊(duì)。

好家伙，這下AI直接當(dāng)主管了？

號(hào)稱賽博包工頭，實(shí)際體驗(yàn)不如預(yù)期

先給剛接觸的朋友簡(jiǎn)單介紹下LobeHub。

它原本就是開源社區(qū)很受歡迎的AI智能體整合交互項(xiàng)目，在GitHub上收獲了近八萬星標(biāo)，絕對(duì)是開源圈的頂流項(xiàng)目。

它原本的核心功能很簡(jiǎn)單，就是把各個(gè)大模型和用戶能部署的AI智能體整合到同一個(gè)操作界面里。

不管是Codex、Claude Code，還是OpenClaw、Hermes Agent，只要部署完成就能接入這個(gè)統(tǒng)一入口，還可以統(tǒng)一管理所需技能和外部服務(wù)接口，一次就能滿足多種使用需求。

但開發(fā)者覺得只做整合界面不夠有挑戰(zhàn)性，于是推出了這個(gè)叫CAO的高級(jí)調(diào)度系統(tǒng)。

按照官方的宣傳，現(xiàn)在用戶根本不用費(fèi)勁背提示詞、找AI智能體了。

你的身份直接變成躺著指揮AI干活的老板。

比如你給CAO丟一個(gè)任務(wù)：把全網(wǎng)某款新能源汽車的評(píng)測(cè)整理成表格。CAO收到指令后，就會(huì)從技能庫(kù)調(diào)用幾十萬種技能模板，快速拉來合適的AI智能體組建團(tuán)隊(duì)，安排這些AI在云端并行處理任務(wù)。

你只需要放下手機(jī)該干嘛干嘛，第二天起來直接收CAO整理好的成果就行。

這個(gè)描述聽起來實(shí)在太香了，我看到消息馬上就去實(shí)測(cè)了一把。

我這次提的需求并不復(fù)雜。

收到需求后，LobeHub很快調(diào)用了智能體管理工具，還向我確認(rèn)了一系列參數(shù)要求。

我確認(rèn)完參數(shù)沒一會(huì)兒，一支AI工作團(tuán)隊(duì)就搭建完成了。

整個(gè)搭建過程還不到四分鐘，而且團(tuán)隊(duì)分工明確，每個(gè)AI都有自己對(duì)應(yīng)的名字和職責(zé)，不是什么活都接的“全能工具人”。

接下來就該讓AI開始干活，看看最終效果了。

結(jié)果你猜怎么著？全程不斷翻車，試多少次失敗多少次，還得不停點(diǎn)確認(rèn)批準(zhǔn)，根本跑不下去。

好不容易跑到最后出結(jié)果，居然提示我額度用完了。

說實(shí)話，這次體驗(yàn)真的澆滅了我原本的期待，表情都給我整無語了。而且不光我翻車，目前海外社交平臺(tái)上根本找不到成功跑完全程的用戶案例。

比起成功案例，更多網(wǎng)友都在吐槽：這個(gè)工具上手門檻太高，自動(dòng)任務(wù)的算力消耗離譜，相當(dāng)于不停給大模型廠商掏錢，而且長(zhǎng)任務(wù)鏈還會(huì)出現(xiàn)連環(huán)翻車的問題，分分鐘讓人血壓升高。

把任務(wù)全甩手給CAO，就像把沒裝剎車的跑車遞給剛拿本的新手，只要第一個(gè)AI理解錯(cuò)了指令，傳給下一個(gè)AI的信息就是錯(cuò)的，最終出來的結(jié)果大概率和你想要的八竿子打不著。

用這個(gè)工具辦公，第二天你收拾爛攤子花的時(shí)間，可能比你自己從頭做還要久。

完全放手讓AI自己干活，目前還不現(xiàn)實(shí)

看到大家都在吐槽LobeHub的CAO，我瞬間聯(lián)想到了之前體驗(yàn)過的同類產(chǎn)品。其實(shí)讓AI管理AI這個(gè)全自動(dòng)化思路，并不是LobeHub第一個(gè)提出來的，關(guān)注我們雷科技的老粉應(yīng)該還有印象，去年七月份我們就測(cè)過一款類似的應(yīng)用，叫MasterAgent。

當(dāng)時(shí)我們測(cè)試的目的也很簡(jiǎn)單，就想找個(gè)能全自動(dòng)寫報(bào)告做PPT的AI打工人，這樣我們就能摸魚了。

結(jié)果嘛，雖然過程也有不少小問題，但最終成品比這次CAO的表現(xiàn)好太多。

當(dāng)然MasterAgent也不是完美的，比如會(huì)出現(xiàn)收集的資料時(shí)間不對(duì)、幾個(gè)AI互相推諉不干活的情況，偶爾還會(huì)產(chǎn)出格式敷衍、內(nèi)容簡(jiǎn)短的報(bào)告。但只要用戶及時(shí)介入調(diào)整，最終拿到的成品還是能用的。

劃一下重點(diǎn)：這里必須要用戶介入，以我目前的體驗(yàn)來看，想要完全放手讓AI自己干活，現(xiàn)在還太超前了。

但不管是去年的MasterAgent還是現(xiàn)在爆火的LobeHub CAO，它們描繪的未來都是盡量減少人類參與，仿佛用戶只要睡前發(fā)個(gè)指令，第二天起來就能拿到滿意的成果。

實(shí)話實(shí)說，復(fù)雜工作哪有這么容易全自動(dòng)化。

和一問一答的對(duì)話型AI不同，CAO這類工具很難及時(shí)響應(yīng)調(diào)整，你點(diǎn)下啟動(dòng)之后就像按下火箭發(fā)射倒計(jì)時(shí)，只能看著它往前沖，心里祈禱它別半路炸了。

我這次的嘗試，說白了就是算力額度不夠“燃料不足”，直接墜機(jī)了。

更麻煩的是，整個(gè)工作流程是CAO分配任務(wù)、底層AI寫代碼、另一個(gè)AI調(diào)用數(shù)據(jù)接口，整個(gè)執(zhí)行過程接近黑盒，出了問題根本找不到是哪個(gè)AI出錯(cuò)了，唯一的解決辦法就是整個(gè)任務(wù)推倒重來。

我還遇到了看不到技能調(diào)用記錄的BUG，就更沒辦法排查問題了。

除此之外，過度依賴這類全自動(dòng)工具，還會(huì)帶來內(nèi)容同質(zhì)化的問題。

如果以后所有公司的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、代碼開發(fā)、市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告，全都是幾個(gè)開源CAO帶著差不多的AI流水線產(chǎn)出，那互聯(lián)網(wǎng)上估計(jì)全都是千篇一律的模板和沒有靈魂的套話，想想都挺可怕的。

總結(jié)

不過話說回來，吐槽歸吐槽，也沒辦法否認(rèn)這個(gè)方向是AI發(fā)展的大趨勢(shì)。

就像當(dāng)年有了全自動(dòng)洗衣機(jī)，搓衣板很快就被淘汰一樣，不管中間要翻多少次車，不管要掉多少頭發(fā)，把分配任務(wù)、執(zhí)行流程這類繁瑣工作交給全自動(dòng)化系統(tǒng)，已經(jīng)是國(guó)內(nèi)外科技行業(yè)都在押注的未來方向。人類在追求“偷懶”這件事上，從來都沒停下腳步。

至于擔(dān)心被CAO搶工作的朋友，其實(shí)完全沒必要焦慮，CAO本身就不是一個(gè)真實(shí)崗位，算不上什么新概念，只能說科技圈造新詞的速度實(shí)在太快了。

而且CAO和CGO（首席增長(zhǎng)官）、CTO（首席技術(shù)官）不一樣，后兩個(gè)都是真實(shí)存在的崗位。很多新詞本質(zhì)只是換個(gè)名字包裝舊概念，還有不少概念現(xiàn)在根本沒到落地的時(shí)候，大部分企業(yè)根本不需要。

那面對(duì)CAO這類滿天飛的新概念，我們到底該怎么看待呢？

我覺得大家不用被大廠的造詞運(yùn)動(dòng)裹挾焦慮，不管叫什么C什么O，本質(zhì)就是一個(gè)還在試錯(cuò)階段的復(fù)雜工具。極客愛好者大可以去折騰體驗(yàn)，普通人老老實(shí)實(shí)先用好基礎(chǔ)的AI工具就夠了。

等這個(gè)工具真的成熟了，不亂燒錢也不會(huì)動(dòng)不動(dòng)翻車了，我們?cè)儆靡膊贿t。

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