Box首席执行官Aaron Levie：长期运行AI代理将成为企业工作流的新基础设施
Box首席执行官Aaron Levie在社交平台发文称，当前人们对AI代理的主流想象仍停留在“聊天往返”，但真正大规模消耗算力和Token的场景，将来自那些在后台持续运行、嵌入各类工作流、自动完成任务的长期代理。他直言，未来的代理将全天候在企业系统中处理数据、审阅并生成文档、在不同系统之间搬运数据、写代码并加速决策流程，而不是等待用户发起对话请求。
Levie以Claude的“Managed Agents”功能为例，指出企业可以在数分钟内搭建一个代理：当合同文件上传到Box后，代理自动阅读合同要点并在Linear中创建带关键信息的任务。这种模式同样适用于客户开户文档审核、发票处理、并购尽调、数据抽取管线等大量标准化场景，本质是让AI代理接入企业的事件流与系统边界，成为持续运行的数字同事。
来源：公开信息
ABAB AI 解读
Levie所描述的“长期运行型代理”，意味着AI正从一次性交互工具升级为“常驻生产力层”。传统LLM使用模式以会话为中心，计算消耗与价值创造被限制在短时对话内，而长期代理架构则通过事件触发、任务队列和持久化状态，把智能嵌入业务流程的时间轴与数据流之中，真正接近“数字同事”的形态。
从企业结构看，这种代理模式会重组中后台白领工作的分工。大量原本由分析师、运营、财务、法务助理完成的重复性流程，将被抽象为可自动化的工作流节点：代理监听事件、调用工具、执行代码、写入或更新业务系统，再在关键节点引入人工审核。Levie强调的“代码执行、工具调用、计算沙盒和跨系统连接”，正是这一新架构的技术栈：没有这些能力，代理只能是高级聊天机器人；具备这些能力，才有可能成为新的流程控制层。
在更长的技术与制度周期中，长期代理的普及，会推动“组织边界与岗位定义”同时重写。企业不再围绕科层和部门设计流程，而是围绕一组可编排、可监控、可审计的智能代理进行任务分配，人类员工更多承担监督、例外处理和规则更新的角色。这种以代理为原子单元的架构，也为监管和审计提供了新的抓手：每个决策步骤都可被记录为代理行动日志，使得未来关于责任、合规和错误归因的讨论，更像是在审计一个软件系统，而不是传统意义上的部门。