摩根大通计划明年部署“长时自主”AI代理，重塑数字劳动力形态

摩根大通正计划于2026年晚些时候在内部部署可长时间自主运行的新一代人工智能代理，这一动向标志着大型金融机构对AI的应用正从单点工具向流程管理者加速演进。 摩根大通首席分析官Derek Waldron在接受采访时透露了这一计划。他将AI代理定义为从完成单一任务的工具演变为跨多个步骤和不同软件程序管理工作流程的“数字工作者”。与此前的自动化工具不同，这些新型代理的运行持续时长将实现数量级跃升。 “我们已经进入长期运行自主代理的时代，”Waldron表示，“这意味着代理不只为执行某个目标或人类指令运行两到三分钟，它们可以运行一小时或两小时。”他把这种AI系统在需要人类干预前能持续有效运行的时间长度，称为“知识连贯性”。得益于AI模型推理能力的改进，以及编写代码、控制网页浏览器、直接与桌面软件交互等近期技术进展，维持更长知识连贯性成为可能。 行业在过去一年已见证长期运行代理的雏形。相关产品如Anthropic的Claude Code和OpenClaw等在开发者群体中走红，为这一形态在企业级大规模部署积累了前置经验。 摩根大通作为美国资产规模最大的银行，拥有近200亿美元的年度技术预算，使其在推进复杂AI应用时具备显著的资源纵深。Waldron明确表示，在安全方面的顾虑解决后，长期运行的AI代理将于2026年进入内部部署阶段。 AI带来的生产力提升已在部分业务环节显现。在软件开发和后台运营领域，增效最为明显。一个更具体的案例来自私人银行业务：AI系统在夜间筛选市场活动、客户持仓和研究报告，使银行家在次日能将注意力集中在客户互动上。Waldron称，由于使用这些AI工具，相关业务总销售额实现了20%的增长。与此同时，AI正开始渗透到收入生成岗位，提升一线人员的效率。 面对这一趋势，摩根大通首席执行官Jamie Dimon已明确表态部分员工将被AI取代，并称公司正为受影响的员工准备培训和重新部署方案。该行自2006年起即由Dimon掌舵。

EntAI观察

摩根大通对长时自主代理的定义，反映出金融巨头正试图将AI的定位从辅助性工具推向关键流程的编排层。这不仅是技术升级，更是对白领工作流的重构尝试。将“知识连贯性”作为衡量AI价值的标尺，意味着竞争重心可能从模型单点能力转向系统级持续交付能力。20%的销售增长数据值得关注，但其实际归因和可持续性仍需更多独立验证。此外，在金融业务中部署能自主运行数小时的代理，合规与风控将是远比技术实现更难逾越的关卡。Dimon已发出人员替代预警，显示出这一转型的社会成本已在内部议程之上。