互联网大厂蝶变:组织架构已死,AI Agent永生

这周科技大厂的动作集中在一个词：Agent。

谷歌I/O大会上，新模型只讲了 3 分钟，剩下四分之三的时间全部给了 Agent：

Gemini Spark 定位为 24 小时个人智能体，Antigravity 2.0 升级为多 Agent 编排平台，直接对标 Claude Code 和 Codex。

杭州阿里云峰会上，从千问云到新应用，高管们反复提到的也是 Agent。

而腾讯、百度、字节的动态基本一致。

人员调整已经开始落地。

深圳一个大厂文档团队被整体裁撤，理由是 AI Agent 覆盖了原有工作，很多人当天上班才知道自己被裁了。

Meta 的动作更大。

5 月 22 日裁员 8000 人，同时有 7000 人收到调岗通知，被编入扎克伯格亲自推动的 Applied AI 项目，主要做数据标注。

扎克伯格在内部会上说，AI 已经改变了公司组织架构，很多岗位是冗余的，公司的目标就是把员工的数据训练进 AI 系统里。

广告等不相关部门的工程师已经被抽调去做数据标注。

OpenAI 预计下周提交 IPO 招股书。公司总裁 Greg Brockman 明确表示：

模型本身不再是产品，Agent 才是。

更不用说AI21 Labs。

AI21 Labs 的 AI 模型团队已经解散，整体转型为智能体团队，裁员 61%，员工从 180 人减到 70 人，一天之内完成。

甚至，连DeepSeek最近也在开始招聘Harness工程师。

总结来说，AI行业正在重新定义“产品”。

大模型不再是终点，Agent 成了各家押注的方向。随之而来的是组织架构的调整和人员的重新分配。

这不是预告，已经在发生了。

首先讲讲最近我在AI Agent层面的一个变化：

三个月前，我天天养虾，

如今却逐步迷上了Claude Code、Codex。

虽然我也不怎么玩代码，但现在Claude Code，我在旁边床上躺着，Agent就自己安装skill、做信息图、做表格、做翻译。

这种感觉怎么说形容呢。

本来我以为每天不断写稿、录视频这类劳动，就能产生回报，但现在，AI Agent能够解决掉我的一些繁重工作，也让我“似乎”解放了生产力。

你可以看到，我用了“似乎”这个词，因为AI模型的幻觉依然很严重。

无论是Claude模型、豆包模型，还是Qwen模型，都无法完全消除。

所以，整个过程还是需要我进行仔细校对、修改等。

对于我的工作流来说，AI影响到的一个现实变化是：

部分“起标题”的工作，我已经交给了豆包或者是Claude Code，综合再进行一定的修改；但我知道，像量子位这类公众号，内部至少有10多个人一起想出一个标题。

这个流程的人力成本，已经被AI Agent大大缩短了。

一周前，CRM领域的头部公司Salesforce联合创始人CEO Marc Benioff上了一档播客节目。

他指出，最近公司已裁撤约4000个客户支持岗位，团队规模从9000人缩减至约 5000 人。

原因在于，Marc 直言不讳地指出：因为AI Agent显著提高生产力，我们不再需要那么多人了。、

“我创立 Salesforce 27年了，做 SaaS 软件40年了。这不是我经历过的第一个灾难，但这次灾难确实前所未有。大部分软件公司一季度的业绩都很好。但市场就是看衰。我控制不了市场怎么想，我能做的跟之前一样，就是关注客户成功，关注我们是否给客户创造了价值，关注公司的收入和现金流。”

他甚至称，基于 Agentforce 和面向工程团队的 AI 工具，该团队开发效率提升超过 30%，让团队的工程速度达到了“难以置信的水平”；AI已经承担了Salesforce内部高达 50% 的工作量。

所以，未来的AI，不是模型，而是Agent应用。

OpenAI 刚刚联合19家投资机构、咨询机构和系统集成商共同花了40亿美元成立了一个 OpenAI Deployment Company，也就是 OpenAI 部署公司。

为什么他们要花这么多钱成立这样的公司呢？

因为企业也好，个人也罢，在没有专业赋能的情况下，自己就能把 AI 用好的，真的是凤毛麟角。事实确实是这样。

很明显，用软件帮企业做AI落地的公司未来更值钱，是重要token销售渠道，因AI落地才能让token产生商业价值。

所以本质上，无论是多大的AI大厂，AI Agent智能体产品，正在颠覆一家公司的组织架构、人员规模，也让互联网大厂面临更多的挑战。

最近一家大厂员工跟我说，老板痴迷于AI降本增效，内部就是在用AI Agent取代员工，更多人只能选择“躺平”，被动做一些无意义的工作。

所以，这或许就是最近很多大厂员工辞职创业的原因之一。

英伟达CEO黄仁勋最近参加了一档播客，提到了他从出生到如今的整个经历和变化。

黄仁勋最后说了一段对怀揣创业梦想、深耕科技领域的年轻后辈讲的话，我对此记忆深刻，也非常值得思考：

首先要敢于坚持自己认定的方向，不要因为一时的质疑与挫折轻易妥协。技术创新本就是漫长且充满坎坷的过程，短期看不到回报是常态。

其次，保持终身学习的心态，科技迭代日新月异，唯有不断更新认知，才能跟上时代步伐。不必畏惧失败，每一次失利都是积累经验的契机。

最重要的是，做事立足长远，心怀责任。创造真正有价值的技术与产品，坚守初心稳步前行，时间终会回馈所有坚持与付出。

在我看来，本质上，AI取代不可避免，如何更快学习AI智能体、Skill，其实才是更重要的事。

今天有一篇文章提到，AI真正的瓶颈，不是算力，不是数据，不是能源，不是架构。

真正的瓶颈在于——评估（Evaluation）。

所以我认为，AI的未来不是模型性能有多好，而是对于Agent、Skill的应用能力有多强。

当然，我现在觉得Skill数量过于冗余了，很多Skill的技术和能力依然很低级。

总结来说，模型只是底层引擎。

用户不会为聊天窗口付钱，Agent 能执行具体任务，那才是产品。

我们要看清Agent 能做到什么程度：去学着用。

对于AI的恐慌没任何用处。

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