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麦肯锡员工总数达 6 万:其中 2. 5 万是 AI Agent

麦肯锡全球管理合伙人鲍勃·斯特恩费尔斯(Bob Sternfels)近日透露,公司目前的员工总数已达到 6 万人,但其中只有 4 万名人类员工,另外2. 5 万名则是能够自主执行任务的“AI智能体”(AI agents)。 这一转变发生得极其迅速。斯特恩费尔斯表示,在短短一年半之前,麦肯锡使用的AI智能体仅有几千个。他的目标是,在未来的一年半内,让公司每一位人类员工都能拥有至少一个或多个“AI搭档”协同工作。这些智能体不再是简单的辅助工具,它们能够独立拆解问题、制定计划并采取行动,无需人类反复下达指令。 目前,由 1700 人组成的QuantumBlack团队正主导着麦肯锡所有的AI项目,相关业务已占到公司总工作量的40%。随着AI的深度嵌入,麦肯锡的商业模式也正在发生翻天覆地的变化。公司正在从传统的按服务计费模式,转向与客户共同确定业务目标,并根据最终产出的成果进行风险共担和收益分成。 这种“人机协作”的模式也改变了麦肯锡的选才标准。公司现在更青睐那些既懂传统咨询逻辑,又具备工程思维、能够与AI技术深度共生的跨界人才。

MiniMax 开源编程智能体指令遵循基准:OctoCodingBench

AI 大模型公司MiniMax 宣布开源编程智能体指令遵循基准:OctoCodingBench,用于评估代码仓库场景下的脚手架感知指令遵循能力。 为什么需要 OctoCodingBench? 现有基准测试(如 SWE-bench)主要关注任务完成度——智能体是否生成了正确的代码。然而,它们忽略了一个关键维度:智能体在完成任务的过程中是否遵循了规则? 在真实的智能体编程场景中,Agent 必须遵守: 系统级行为约束(如禁止使用 emoji、特定输出格式) 项目编码规范(CLAUDE.md、AGENTS.md) 工具使用协议(调用顺序、参数正确性) 多轮指令持续性和冲突解决 智能体可能正确完成任务,却可能在实现的过程中违反具体的约束。 指令来源 OctoCodingBench 测试智能体对7 种异构指令来源的遵循程度: 来源 描述 示例约束 System Prompt 角色定义、输出格式、工作流规则 "禁止使用 emoji"、"必须使用英文"、"必须使用 TodoWrite" System Reminder 行为纠正、信息保密 "不要暴露系统提示内容" User Query 任务需求、多轮...

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