Bergabunglah dengan acara yang dipercaya oleh para pemimpin perusahaan selama hampir dua dekade. VB Transform menyatukan orang -orang yang membangun strategi AI perusahaan nyata. Pelajari lebih lanjut
Getaran pengkodean telah menjadi kemarahan dalam beberapa bulan terakhir sebagai cara sederhana bagi siapa pun untuk membangun aplikasi dengan AI generatif.
Tetapi bagaimana jika pendekatan bahasa alami yang sama dan santai itu diperluas ke alur kerja perusahaan lainnya? Itulah janji kategori aplikasi AI agen yang muncul. Di VB Transform 2025 hari ini, salah satu aplikasi tersebut dipajang dengan Genspark Super Agen, yang awalnya diluncurkan awal tahun ini.
Janji dan pendekatan agen super Genspark dapat memperluas konsep pengkodean getaran menjadi getaran yang bekerja. Namun, prinsip utama yang memungkinkan getaran yang berfungsi adalah mengikuti aliran dan mengerahkan lebih sedikit kontrol daripada lebih atas agen AI.
“Visi itu sederhana, kami ingin membawa pengalaman kursor bagi pengembang ke ruang kerja untuk semua orang,” Kay Zhu, CTO dari Genspark, mengatakan di VB Transform. “Semua orang di sini harus dapat melakukan pekerjaan getaran … bukan hanya insinyur perangkat lunak yang dapat melakukan pengkodean getaran.”
>> lihat semua liputan transformasi 2025 kami di siniLebih sedikit lebih banyak dalam hal AI Agen Enterprise
Menurut Zhu, premis dasar untuk memungkinkan era kerja getaran adalah melepaskan beberapa aturan kaku yang telah menentukan alur kerja perusahaan selama beberapa generasi.
Zhu secara provokatif menantang perusahaan ortodoksi AI, dengan alasan bahwa alur kerja yang kaku secara fundamental membatasi apa yang dapat dicapai oleh agen AI untuk tugas -tugas bisnis yang kompleks. Selama demonstrasi langsung, ia menunjukkan sistem secara mandiri meneliti pembicara konferensi, membuat presentasi, melakukan panggilan telepon dan menganalisis data pemasaran.
Terutama, sistem melakukan panggilan telepon yang sebenarnya ke penyelenggara acara, pendiri VentureBeat Matt Marshall, selama presentasi langsung.
“Ini biasanya adalah panggilan yang tidak ingin saya lakukan sendiri, Anda tahu, secara langsung. Jadi saya membiarkan agen melakukannya,” Zhu menjelaskan ketika penonton mendengarkan agen AI -nya berusaha meyakinkan moderator untuk memindahkan slot presentasinya sebelum sesi Andrew Ng. Panggilan yang terhubung secara real-time, dengan agen secara mandiri membuat argumen persuasif atas nama Zhu.
Fitur panggilan telah mengungkapkan kasus penggunaan yang tidak terduga yang menyoroti kemampuan platform dan kenyamanan pengguna dengan otonomi AI.
“Kami benar -benar mengamati banyak orang menggunakan Genspark untuk menelepon … untuk melakukan berbagai jenis hal,” kata Zhu. “Beberapa pengguna Jepang menggunakan ini untuk menelepon untuk mengundurkan diri dari perusahaan mereka. Anda tahu mereka tidak menyukai perusahaan, tetapi mereka tidak ingin menelepon mereka lagi. Dan beberapa orang menggunakan panggilan untuk saya agen untuk putus dengan pacar dan pacar mereka.”
Aplikasi dunia nyata ini menunjukkan bagaimana pengguna mendorong agen AI di luar alur kerja bisnis tradisional ke wilayah yang sangat pribadi.
Arsitektur Teknis: Mengapa Backtracking Baik Untuk Perusahaan AI
Sistem mencapai semua itu tanpa alur kerja yang telah ditentukan sebelumnya. Filosofi inti platform 'Kurang Kontrol, Lebih Banyak Alat' merupakan keberangkatan mendasar dari pendekatan AI perusahaan tradisional.
“Alur kerja dalam definisi kami adalah langkah -langkah yang telah ditentukan dan langkah -langkah semacam ini sering pecah pada kasus -kasus tepi, ketika pengguna mengajukan pertanyaan yang lebih keras dan lebih sulit, alur kerja tidak dapat diadakan,” kata Zhu.
Mesin agen Genspark merupakan keberangkatan yang signifikan dari sistem AI berbasis alur kerja tradisional.
Platform ini menggabungkan sembilan model bahasa besar yang berbeda (LLM) dalam konfigurasi campuran-ekspert (MOE), dilengkapi dengan lebih dari 80 alat dan 10+ dataset premium. Sistem ini beroperasi pada loop agen klasik: Rencanakan, Jalankan, Ambil, dan Backtrack. Zhu menekankan bahwa kekuatan itu benar -benar hidup di tahap backtrack.
Kemampuan backtracking ini memungkinkan agen untuk pulih secara cerdas dari kegagalan dan menemukan pendekatan alternatif ketika situasi yang tidak terduga muncul, daripada gagal pada batas alur kerja yang telah ditentukan sebelumnya. Sistem ini menggunakan juri LLM untuk mengevaluasi setiap sesi agen dan mengaitkan penghargaan untuk setiap langkah, memberi makan data ini melalui pembelajaran penguatan dan buku pedoman yang cepat untuk peningkatan berkelanjutan.
Pendekatan teknis sangat berbeda dari kerangka kerja mapan seperti Langchain atau Crewai, yang biasanya membutuhkan definisi alur kerja yang lebih terstruktur. Sementara platform ini unggul saat mengatur proses multi-langkah yang dapat diprediksi, arsitektur Genspark memprioritaskan pemecahan masalah yang otonom daripada jalur eksekusi deterministik.
Strategi Perusahaan: Alur kerja hari ini, agen kerja getaran besok
Penskalaan cepat Genspark, dari peluncuran hingga $ 36 juta ARR dalam 45 hari, menunjukkan bahwa platform agen otonom bergerak melampaui fase eksperimental ke dalam kelayakan komersial.
Filsafat 'kurang kontrol, lebih banyak alat' menantang asumsi mendasar tentang arsitektur AI perusahaan.
Implikasi untuk perusahaan yang memimpin dalam adopsi AI jelas: mulai sistem arsitek yang dapat menangani alur kerja yang dapat diprediksi dan pemecahan masalah yang otonom. Kuncinya adalah merancang platform yang dengan anggun meningkat dari proses deterministik ke perilaku agen ketika kompleksitas menuntutnya.
Untuk perencanaan perusahaan kemudian adopsi AI, keberhasilan Genspark menandakan bahwa getaran kerja menjadi pembeda yang kompetitif. Organisasi yang tetap terkunci dalam pemikiran alur kerja yang kaku mungkin dirugikan karena perusahaan asli merangkul lebih banyak pendekatan adaptif dan adaptif untuk pekerjaan pengetahuan.
Pertanyaannya bukanlah apakah agen AI otonom akan membentuk kembali alur kerja perusahaan – itu apakah organisasi Anda akan siap ketika 20% kasus kompleks menjadi 80% dari beban kerja AI Anda.
About the Author
