Databricks 周三发布了其 AI 代理 Genie 的更新版本。新版本现在可以执行需要较长时间才能完成的多步骤任务。Databricks 表示，这一功能依托于公司构建的本体（ontology），它能为 Genie 提供所需上下文，这些信息来自客户存储在 Databricks 平台上的数据。

公司称，企业领导者现在可以把各种任务交给这款代理，它会在无人监督的情况下完成。为了证明这一点，Databricks CEO 阿里·戈德西向我展示了他在内部如何使用它。与其做产品演示，他直接打开自己实际在用的代理，带我看了他最近的聊天记录和图表。

他展示了 Genie 如何分析员工满意度调查中公司得分不高的部分，以及它如何帮助他评估并舍弃一些高管提出的、针对这些低分项的修复方案。他还展示了 Genie 如何为一场表现不佳的潜在客户销售提案做总结，其中包括该客户在购买前表示需要哪些功能。

它还通过回顾他此前的播客露面经历并推测可能会被问到的问题，帮他为一次播客采访做准备。在我们交谈时，它甚至告诉他应该对我说些什么。（而且它给出的建议并不差。）

最有意思的地方在于，戈德西用 Genie 去寻找那些他如今作为大老板不太可能直接听到的内容。它成了一个能提供不加修饰真相的来源，让他看到哪些地方没有做好、需要他去处理。

“你听说过邓巴数吗？这个神奇数字是 150，”当我指出这一点时他说。邓巴数以英国人类学家 Robin Dunbar 命名，理论上指人类能够维持稳定关系的最大人数。在一家小型初创公司里，CEO 认识每个人，与每个人都有直接关系，而且他们会觉得可以放心地把负面信息直接告诉他。

戈德西坦言，在拥有 12,000 名员工的规模下，他不可能认识每个人。到了这个规模，销售人员不太可能向 CEO 承认一通灾难性的销售电话；人力资源经理也不太可能承认，他们提出的提升员工满意度的想法大概率会失败。

“任何员工超过 150 人的公司——这其实已经很多了——很多企业都能从中受益，”他谈到 AI 代理、尤其是他的产品 Genie 时说。

戈德西自己使用 Genie 的做法（通常被称为 dogfooding，来自“吃自己的狗粮”这一说法）也是 Databricks 现在把它定位为面向企业领导者的全天候代理的原因之一。他说，自己在个人生活中也会使用它，而不是使用像 OpenClaw、Instinct 或 Muse 这类在安全性上更值得怀疑的替代品。

他认为，Genie 可以在业务端发挥类似作用，就像 AI、代理和 harnesses（围绕 AI 模型封装、并让其使用工具的软件）正在程序员领域所做的那样。至于代理可能推高企业 AI 成本的风险，戈德西也给出了回应。他说，可以通过 Databricks 的 Unity Gateway 产品来控制成本。该产品允许企业设置使用限制，并切换到成本更低的开源权重模型。