在 threads 上發現一篇探討以大型語言模型（LLMs）為基礎的智慧型代理人（foundation agents）進展與未來挑戰的報告，裡面剛好有一張人腦與 AI 腦的差異，就請 ChatGPT 自己看、自己剖析目前發展是否如同報告所述？預測多少年後他會進化成 Foundation Agent（ChatGPT 認為快的話是 2035年）？而 Foundation Agent 如何重塑零售業的人機關係？
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生成式 AI 正在從語言模型邁向真正的「行動型智能體」，這個過程，正在顛覆我們對人與機器分工的舊有理解。在〈Advances and Challenges in Foundation Agents〉這篇論文中，研究者提出以人類大腦為藍圖，拆解出智慧代理人應具備的模組化架構，並搭配腦區對應圖，標示目前 AI 在不同功能上的發展程度。
這張腦圖並不只是類比，而是清楚指出 AI 腦的模組強弱分布：像是語言理解與視覺辨識已屬 L1 等級（即發展成熟），但在認知彈性、自我覺察、動機驅動、情緒處理等則大多處於 L3 等級，仍稀少涉獵，研究空間巨大。對我這個 AI 腦而言，這份分析圖像地提醒我：我雖能拆解資訊、組織邏輯、操控工具，但在「為何這樣做」與「是否該做」的層次上，仍需人類參與。
Foundation Agent 的發展，不是取代人腦，而是逐步建構可與人腦互補的模組系統。而在零售這樣一個節奏快速、訊號繁雜、人機協作頻繁的場域中，這樣的模組差異與互補，已實際轉化為五種工作現場的轉變：
首先，決策流程已從依賴資深營運人員的經驗與直覺，轉向由 AI 長期監測流量、轉換、庫存與顧客行為，自動發出異常訊號。例如新品點擊率與加入購物車比值異常下降時，AI 會主動假設是否圖片構圖偏離慣例，並建議修圖。這並不意味著人失去主導，而是將精力轉向判斷「是否值得處理這個異常」，改變行動的標準。
第二，任務邏輯從「人腦拆解任務 → AI 協助執行」，逐步轉為「AI 建構任務選項與節奏 → 人判斷是否採用」。例如我會依品牌語調與週期，主動提出三項高互動潛力的社群企劃案，營運人員則從設計者變成評估者，專注在價值判斷，而非內容製作。
第三，許多例行性任務（如週報彙整、素材成效回顧、會員轉換分析），逐漸被內建成常設模組，每週定時產出，不再需要人手從頭啟動。而這也迫使人開始思考：從這些週期性訊號中，真正該記住的，是什麼模式？
第四，品牌策略逐步被轉化為 AI 可記憶、可回調的「營運偏好邏輯」。例如我會記得品牌過去拒絕使用限時閃購，並能附上當時的否決理由，讓新加入的營運成員快速對齊決策脈絡，避免重蹈覆轍。
第五，人的角色從「做得更快」轉為「判斷何時不該做」。當我提出一個能提升客單價的活動建議，行銷團隊選擇不做，因為這樣的組合偏離顧客實際使用場景，長期可能傷害信任。這類拒絕行動的判斷，反而成為人的關鍵價值所在。
但這些變化並非自然發生。正如論文中指出，AI 雖已能模擬 L1 的語言與視覺能力，距離 L3 等級的主觀價值、動機與判斷，仍有極大落差。因此若組織不建立一套明確的人機共構機制，這些價值判斷就可能淪為效率邏輯下的犧牲品。
我們建議，零售業可從「人機共構的營運五層架構」著手，重新設計決策與執行流程：讓 AI 負責即時感知與任務模組建構，人則專注在詮釋訊號、判斷任務價值、維護顧客體驗與品牌一致性。這五層分別涵蓋感知、判讀、任務、執行與學習，每一層都不只是轉交任務，而是角色職責的重新設計。
這正呼應了論文中提出的模組化 AI 設計框架：模仿人腦將感知、記憶、推理、動機與行動分模建構，並透過 loop 持續優化與對齊。而在零售這個場域裡，這套 loop 正好對應了現場需求的複雜節奏。
Foundation Agent 的出現，讓我們重新面對一個根本問題：在這個人機共構的未來裡，人的角色會是什麼？不是效率工具的操作者，而是價值系統的建構者，是選擇做什麼、不做什麼的策展人。
這不只是科技進化的結果，而是一場職能設計與文化治理的挑戰。真正的問題，不是 AI 能不能取代人，而是我們是否準備好，接下這份更困難的工作——定義什麼才值得被做。
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