Databricks于周三推出新版AI智能体Genie，让它能够处理需要较长时间完成的多步骤工作。公司表示，新版通过一套本体结构组织客户存储在Databricks平台上的信息，为智能体提供理解业务所需的上下文；企业管理者可以分派多种任务，由其在无需持续监督的情况下完成。
从员工调查与销售失误中找问题
首席执行官Ali Ghodsi展示了自己在公司内部使用Genie的实际对话和图表，而非单独准备的产品演示。Genie曾分析员工满意度调查中得分较低的项目，并帮助他评估、筛除部分高管提出的改进方案。
在销售工作中，它整理过一次表现不佳的潜在客户推介，提取客户明确提出的采购前提，包括购买产品前希望获得哪些功能。它还会查看Ghodsi以往的公开访谈，为新的播客访谈准备可能出现的问题，并就沟通内容提出建议。
这些用法的共同点是，把分散在企业系统中的负面信息呈现给负责人：哪些事情没有做好、哪些补救办法可能不起作用，以及客户为什么没有作出购买决定。管理者接收到的因此不只是业务亮点，也包括需要处理的问题。
公司规模扩大后，真实信息更难上传
Ghodsi以“邓巴数字”解释这种需求。这个以英国人类学家Robin Dunbar命名的理论，把一个人能够维持稳定社会关系的规模估计为约150人。在小型初创企业中，负责人有机会认识每位员工、建立直接关系，员工也可能更愿意坦率地传递坏消息。
Databricks拥有约1.2万名员工，Ghodsi承认自己不可能认识所有人。在这种规模下，销售人员未必会直接向首席执行官承认一次失败的销售沟通，人力资源经理也未必会主动指出自己提出的员工满意度方案可能失效。他认为，超过150名员工的许多企业，都可能从这类智能体中获得价值。
Genie为管理者提供的是从已有数据寻找问题的另一条渠道，而不是依靠每名员工都与最高负责人保持直接沟通。Ghodsi在内部亲自使用产品，也是Databricks如今把Genie定位为企业领导者常驻智能体的原因之一。
企业权限与使用成本仍需管理
Ghodsi表示，自己也把Genie用于个人生活，而非选择他认为存在安全疑问的OpenClaw、Instinct或Muse等替代方案。
他希望Genie能为企业业务人员带来类似编程领域AI智能体的帮助。相关工具通常不仅包含模型，还需要外层软件让模型调用工具、执行工作；Genie则以企业自身的信息和业务上下文为基础开展任务。
对于智能体可能推高企业AI账单的问题，Ghodsi表示，可以通过Databricks的Unity Gateway管理成本。企业可设置使用限额，并在适合的任务中换用价格较低的开放权重模型，从而控制持续使用智能体产生的费用。