【第669期】从助手到智能体：AI重塑知识工作的自主性、效率与范围

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。

如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。

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今天的这篇的主题是：

How AI Agents ReshapeKnowledge Work: Autonomy,Efficiency, andScope

Summary

前沿 AI 系统正在实现从“对话助手”向“能够端到端执行任务的自主 Agent”的转变，从而弥合智能与实用价值之间的鸿沟。我们利用来自 Perplexity 的 Search（搜索）与 Computer（电脑/计算）产品的生产数据，通过研究 AI Agent 如何加速并重塑知识工作，对这一转型进行了探讨。

研究得出了三个关键的实证发现：

第一，将使用两个产品尝试相同底层任务且初始查询对近乎一致的会话作为自然实验，数据显示，在每个用户会话中，Computer 能够执行 26 分钟的自主工作，而 Search 仅为 33 秒。 Computer 实现了任务拆解与执行的自动化，而这些工作在过去可能需要 Search 用户手动去协调和实施。因此，Computer 将后续查询的分布推向了诸如“验证”与“拓展”等更高阶的工作。自主性同时也提升了执行质量：Computer 上每条查询的不满意率比 Search 低 55%。

第二，得益于其自主性优势，在匹配的同类任务上，Computer 将完成时间从 269 分钟缩减至 36 分钟。 与仅配备 Search 的人类相比，估计的时间和成本分别降低了 87% 和 94%。

第三，Computer 改变了用户尝试的工作范围： 相较于同一批用户对 Search 的使用，Computer 上的查询更频繁地跨越职业边界、需要更高阶的认知能力、调用更广泛的专业知识，并且更多地表现为将相互依存的子任务打包进单个查询的复合型任务，从而解锁了在 Search 使用中基本不存在的工作活动。

综合来看，这些证据表明 AI Agent 能够加速工作流程、提升输出质量、降低成本，并拓展自动化工作的广度与深度。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.07489