商傳媒｜何映辰／台北報導
根據《BigGo Finance》報導，AgentCraft 創辦人暨 MCP Steering Committee 成員 Ido Salomon（Ido Salomon）近日指出，擴展程式開發人工智慧代理（AI Agent）的關鍵瓶頸，並非來自人工智慧模型本身，而是人類的注意力與認知頻寬。他認為，儘管人工智慧代理已具備執行大多數任務的能力，但人類監督、引導及修正其輸出的能力有限，阻礙了這些工具的廣泛應用。
Salomon 觀察到，目前對於「人工智慧代理驅動的未來」願景，即同時運行多個代理的場景，實際上受到人類難以審查、指揮和糾正其輸出的限制。他形容這種情況「令人筋疲力盡」。為解決這一問題，AgentCraft 最初嘗試透過遊戲地圖慣例的可視化層，將代理呈現為虛擬角色，檔案則以符文形式顯示在空間檔案系統上，藉此展現工作進度。
然而，這種可視化層僅能顯示代理的工作位置，並未能解決同時審查多個代理輸出的瓶頸。Salomon 提出一個框架，主張將自主權進一步前推，允許代理主動提出任務，而非由人類管理大量的單一任務。AgentCraft 讓人工智慧代理掃描程式碼庫、辨識後續步驟並生成工作項目，人類只需接受這些代理提出的「任務」。
該工具支援「軟體工廠」模式，將人類的泛化意圖分解為在隔離本機容器中執行的任務，並能從外部來源自動生成功能。為改善審查瓶頸，AgentCraft 提供一套審查工具包，能顯示變更集（changesets）並附帶視覺證據（影片或圖片），同時允許並行嘗試多種實作方案，讓人們能從中選出最佳選項。這將審查工作從驗證正確性轉變為在多個選項中做出選擇，視為分流而非審計問題。
此外，AgentCraft 還引入了「作戰室」（war rooms），作為多個人類與人工智慧代理共同協作的託管空間，打破傳統 Git 為基礎的工作流程。這些協作空間支援人類與代理之間的聊天，可透過桌面、行動裝置和 Telegram 存取。
Salomon 強調，AgentCraft 已被非技術使用者（包括兒童在內）自然採用，他們過去難以使用複雜的介面。其目標是「降低可用性門檻」，讓強大的人工智慧工具能觸及更廣泛的受眾，同時避免使用者耗盡心力。他預估，約有 90% 的人能夠在不耗盡心力的情況下，被引導至一個「衛生的人工智慧未來」。
一項代號為「Loopers」或「TBD」的實驗性產品，旨在達到手遊般的簡潔性，提供持續性專案和自主的背景工作，其抽象層次比檔案級別的細粒度更粗糙。Salomon 認為，未來人工智慧市場的差異化關鍵，可能不在於模型本身，而是人類管理多個代理效率的工具。他指出，僅顯示檔案級別細節的編排工具將仍是小眾市場，更廣泛的市場將屬於那些更像遊戲而非儀表板、由警報和協作驅動的介面。