AI 智能体背后还是真人接线 三家创业公司公开做法

时间：2026年10月31日（美国东部时间上午，北京时间当日晚间） 地点：美国 人物：Marissa Mayer（前雅虎 CEO，现负责个人 AI 智能体创业公司 Dazzle AI）、Meghan Joyce（Duckbill 首席执行官）、Shivani Poddar（Wajo AI 首席执行官） 事件详情：CNBC 于 10 月 31 日报道，Meta、OpenAI 等公司开发的前沿基础模型目前还无法稳定完成跨网页的实际动作，尤其是打电话这类操作，因此面向消费者的个人 AI 智能体创业公司正在把真人接进产品流程。Marissa Mayer 现负责 Dazzle AI，她表示公司依靠前沿模型给出建议和候选清单，再由人工复核后交付给用户；Dazzle AI 的一名重度用户曾同时提出屋顶更换、破窗更换和购买玻璃桌板三项需求，智能体把窗玻璃与桌面玻璃搞混，试图判断桌面玻璃能否装进窗户，系统发现异常后把任务交给人处理，Mayer 称几秒之内人工就把事情理清，而智能体则会浪费大量 token，甚至可能始终得不出可行方案。Duckbill 首席执行官 Meghan Joyce 表示，前沿模型在寻找装修服务这类任务上表现不错，但到了预约和排期环节就可能失败，因此这家初创公司近期上线了一套 API，让正在开发个人智能体的公司把模型容易出错的活转给人工合同工，她把 Duckbill 的做法比作打车平台，把任务拆解成普通人能稳定完成的小块。Wajo AI 首席执行官 Shivani Poddar 表示公司同样引入真人处理电话等任务，并称没有真人的协同，智能体完不成事情，用户也会因此放弃使用。 背景：三家公司的做法背后是同一层现实：个人 AI 智能体要真正替用户办事，往往要跨过打电话、预约医生、联系本地清洁服务这类需要真实世界判断的环节，模型在这些环节上仍会撞上数字障碍。隐私层面的争议此前已经出现，Meta 员工曾对公司内部用真人代打 Muse 智能体电话的测试提出质疑，Meta 发言人当时称这类测试是产品开发流程的核心环节，并表示 Meta 目前不会用真人替用户完成 Muse 的请求。人力成本方面，Duckbill 表示会对使用的 1099 名合同工做完整背景审查，标准类似网约车平台对司机的审核；Mayer 则说 Dazzle 同样会做背景审查，并挑选足够谨慎、有品味和判断力的人。 影响：这说明当前面向消费者的个人 AI 助理在能力边界上仍然依赖人力兜底，其交付成本里也真实包含一条人力链条。CNBC 的报道把两个问题摆到台面：智能体与真人协作时的责任如何划分，以及用户在不知情的情况下由他人代办事务带来的隐私风险。Mayer 表示这一阶段行业仍处在过渡期，公司并不想掩饰人工环节，认为人在回路中反而是优势；Poddar 认为 AI 加上真人的协作才是真正把事情办成的形态。 总结：三家个人 AI 智能体创业公司公开承认，模型还做不好打电话和预约这类跨网页操作，于是把真人接进产品流程。Dazzle AI 让前沿模型提建议、人工复核，Duckbill 推出面向同行的 API 把容易出错的活外包给合同工，Wajo AI 同样用真人处理电话任务。对用户来说，这类智能体交付的究竟是软件服务还是人肉服务，取决于产品方讲不讲清楚；对行业来说，模型能力与人工兜底之间的比例正在成为个人助理产品的新竞争点。 参考来源： CNBC 原文报道：Humans are still doing the work behind some AI agents https://www.cnbc.com/2026/10/31/ai-agents-agents-humans-dazzle-duckbill-meta.html CNBC 移动版全文 https://www.cnbc.com/amp/2026/10/31/ai-agents-humans-dazzle-duckbill-meta.html Duckbill 官方 Human API 页面 https://getduckbill.com/mcp Wajo AI 官网 https://www.wajo.ai/ 智源社区中文编译：AI 智能体跨网页行动仍不可靠，Duckbill 推出 API 按打车平台模式接入人工承包者 https://hub-assets-cache.baai.ac.cn/view/59243 Gate 新闻中文编译：AI Agent 初创公司让人类员工打电话和安排日程 https://www.gatewebsite.com/zh/news/detail/ai-agent-startups-use-human-workers-for-phone-calls-and-scheduling-25324340 Gate 新闻中文编译：AI Agent 仍需要依赖人类来处理电话和日程安排等复杂任务 https://www.gateweb3.net/zh/news/detail/ai-agents-still-rely-on-humans-for-complex-tasks-like-phone-calls-and-25324328