近几个月来，“摆烂式编程”作为一种普通人借助生成式ai快速构建应用的极简方式，引发了广泛关注。如果将这种以自然语言驱动的人机交互模式延伸至企业级工作流程中，又会带来怎样的变革？新兴的智能体ai应用类别或许正揭示着答案。
在近期一场行业大会上，今年早些时候发布的Genspark超级智能体再次登场。其核心理念与技术路径，有望把“摆烂式编程”进一步演进为“摆烂式工作”。实现这一转变的关键在于顺其自然，减少对AI智能体的干预与控制。Genspark团队表示：“我们希望让每一位职场人都能像开发者使用Cursor那样轻松上手，‘摆烂式工作’不该只是程序员的特权。”
企业级智能体AI倡导“少即是多”的哲学。要真正迈向“摆烂式工作”，就必须打破延续数十年的企业流程规范体系。传统管理模式依赖严密的规则链条，而这恰恰限制了AI智能体应对复杂、动态任务的能力。
现场演示中，该系统自主完成了多项任务：调研会议演讲嘉宾、制作PPT、拨打电话、分析营销数据等。其中最引人注目的环节是——系统主动拨通了活动组织者的电话。相关负责人坦言：“这通电话我本不想亲自打，所以交给了智能体。”观众亲眼见证了AI智能体实时连线，并自动生成说服策略，试图将某场演讲安排在吴恩达之前。整个通话过程流畅自然，展现了系统高度的自主决策能力。这一功能不仅验证了平台的技术实力，也反映出用户对AI代理行为的信任程度正在提升。更有甚者，在实际使用中，有人已用Genspark拨打辞职电话、甚至与伴侣结束关系，说明这类智能体的应用边界已从职场延展至私人生活领域。
从架构设计来看，Genspark能在没有预设流程的情况下完成复杂任务。它秉持“控制更少，工具更多”的原则，与传统企业AI方法形成鲜明对比。传统流程化系统在面对异常情况时极易失效，难以适应现实世界的不确定性。
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Genspark的智能体引擎与传统基于固定流程的AI系统截然不同。它融合了九种大语言模型，集成超过80种实用工具和10余个高质量数据集。系统采用经典的智能体循环机制：规划（Plan）、执行（Act）、观察（Observe）和回溯（Reflect）。其中，“回溯”阶段尤为关键——它使智能体具备从失败中学习、在意外中寻找替代路径的能力，而非被困于既定流程。此外，系统还引入LLM评判器对每一步操作进行评分，通过强化学习机制和提示工程手册持续优化表现。相比LangChain或CrewAI等强调确定性流程的框架，Genspark更侧重于自主推理与灵活应变。
在商业层面，Genspark展现出惊人增长势能：上线仅45天，年度经常性收入已达3600万美元。这一数字标志着自主智能体平台已从概念验证迈入商业化落地阶段。“控制更少，工具更多”的设计理念，正在挑战企业AI架构的根本假设。
对于已在AI应用方面领先的组织而言，未来的方向应是打造既能处理标准化流程、又能应对非结构化问题的混合型系统，构建可由确定性流程逐步演化为智能体驱动的开放平台。而对于尚未全面部署AI的企业来说，Genspark的成功预示着“摆烂式工作”正成为新的竞争分水岭。当AI原生企业采用更加灵活的工作范式时，仍固守僵化流程的传统机构或将面临显著劣势。
可以预见，自主AI智能体重塑企业运作方式的趋势不可逆转。企业必须思考：当复杂、非常规任务成为常态，自身是否已经准备好迎接这场变革？
