<p><strong>Box Inc.</strong> (NYSE: BOX) <strong>亚伦·莱维</strong> 警告称，AI 代理的有效性在很大程度上依赖于公司数据的质量和结构，他表示大多数企业失败源于信息混乱，而非技术本身。</p>
<h2><strong>数据混乱削弱 AI 代理性能</strong></h2>
<p>周一，在 <strong>X</strong> 上的一篇帖子中，莱维表示，公司在部署 AI 代理时面临的&#34;最大挑战&#34;是确保它们在每个任务中都能在&#34;正确的受限上下文&#34;中操作。</p>
<p>他警告称，&#34;过多的信息或相互矛盾的来源&#34;可能导致代理得出错误的结论，尤其是在存在多个记录系统的环境中。</p>
<p>莱维指出了一些常见的企业问题，包括过时的知识库、重复的文档和&#34;部落知识&#34;系统，其中关键信息没有正式记录。</p>
<p>他还指出了相反的风险，称&#34;信息过少，AI 代理的潜力非常有限&#34;，降低了它们的实用性。</p>
<p>他补充说，&#34;AI 策略实际上是伪装的数据策略挑战，&#34;强调如果公司希望 AI 系统可靠地执行任务，必须优先考虑信息的结构、维护和访问方式。</p>
<blockquote>
<p>这对所有代理都适用，而不仅仅是编码代理。大多数公司在其代理策略中面临的最大挑战可能是为代理提供正确的受限上下文以完成任务。</p>
<p>过多的信息或相互矛盾的来源，代理很容易…… https://t.co/ewmJuZe0ZC</p>
<p>— 亚伦·莱维 (@levie) 2026 年 5 月 19 日</p>
</blockquote>
<p><strong>另请阅读：</strong>
<strong>瑞·达里奥表示 AI 生产力是历史性机会，但银河的迈克·诺沃格拉茨并不那么确定</strong></p>
<h2><strong>大型科技公司在产品中扩展 AI 代理的推动</strong></h2>
<p>早些时候，<strong>Alphabet 的</strong> 谷歌 (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG) 据报道在其 Gemini 应用中测试了一款名为&#34;Remy&#34;的内部 AI 代理，以执行日常生活和工作的任务，标志着向更自主的助手转变，超越简单的聊天工具。</p>
<p><strong>Airbnb Inc.</strong> (NASDAQ: ABNB) 表示 AI 生成了 60% 的新代码 在第一季度，而首席执行官布莱恩·切斯基指出一名工程师现在可以完成 20 名工程师的工作。</p>
<p>该公司还表示，其 AI 支持代理解决了 40% 的客户问题，无需人工升级。</p>
<p><strong>OpenAI</strong> 据报道加快了针对大众生产的 AI 代理智能手机的计划，目标是在 2027 年前实现。</p>
<p>分析师 <strong>郭明錤</strong> 表示，该设备可能配备先进的 AI 专用硬件，并在 2027 年至 2028 年间达到约 3000 万台的出货量。</p>
<p>这些发展突显了主要科技公司如何越来越多地将 AI 代理嵌入软件、服务和未来的硬件产品中。</p>
<p><strong><em>免责声明</em>：</strong> <em>此内容部分是借助 AI 工具生成的，并由 Benzinga 编辑审核和发布。</em></p>
<p><strong>另请阅读：</strong>
<strong>Salesforce 在软件股抛售中以'无头 360'首秀押注 AI 代理</strong></p>
<p><em>图片来源：Shutterstock</em></p>

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<p>Box Inc. 的首席执行官 Aaron Levie 警告说，混乱的企业数据系统妨碍了人工智能代理的有效性。他强调，杂乱的信息、过时的知识库和相互矛盾的来源是影响人工智能性能的主要障碍。Levie 认为，公司必须优先考虑结构化数据管理，以增强人工智能策略，因为数据的质量直接影响人工智能的可靠性</p>

<p><strong>Box Inc.</strong> (NYSE: BOX) <strong>Aaron Levie</strong> warned that the effectiveness of AI agents depends heavily on the quality and structure of company data, saying most enterprise failures stem from disorganized information rather than the technology itself.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Box Inc.</strong> (NYSE: BOX) <strong>亚伦·莱维</strong> 警告称，AI 代理的有效性在很大程度上依赖于公司数据的质量和结构，他表示大多数企业失败源于信息混乱，而非技术本身。</p>
</div><h2><strong>Data Chaos Undermines AI Agent Performance</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>数据混乱削弱 AI 代理性能</strong></h2>
</div><p>On Monday, in a post on <strong>X</strong>, Levie said &#34;the biggest challenge&#34; companies face in deploying AI agents is ensuring they operate with &#34;the right constrained context&#34; for each task.</p>
<div class="lb-trans"><p>周一，在 <strong>X</strong> 上的一篇帖子中，莱维表示，公司在部署 AI 代理时面临的&#34;最大挑战&#34;是确保它们在每个任务中都能在&#34;正确的受限上下文&#34;中操作。</p>
</div><p>He cautioned that &#34;too much information or conflicting sources&#34; can lead agents to draw incorrect conclusions, especially in environments where multiple systems of record exist.</p>
<div class="lb-trans"><p>他警告称，&#34;过多的信息或相互矛盾的来源&#34;可能导致代理得出错误的结论，尤其是在存在多个记录系统的环境中。</p>
</div><p>Levie pointed to common enterprise issues, including outdated knowledge bases, duplicated documents and &#34;tribal knowledge&#34; systems where critical information is not formally documented.</p>
<div class="lb-trans"><p>莱维指出了一些常见的企业问题，包括过时的知识库、重复的文档和&#34;部落知识&#34;系统，其中关键信息没有正式记录。</p>
</div><p>He also noted the opposite risk, saying &#34;too little information and the upside is highly limited&#34; for AI agents, reducing their usefulness.</p>
<div class="lb-trans"><p>他还指出了相反的风险，称&#34;信息过少，AI 代理的潜力非常有限&#34;，降低了它们的实用性。</p>
</div><p>He added that &#34;AI strategies are actually data strategy challenges in disguise,&#34; emphasizing that companies must prioritize how information is structured, maintained and accessed if they want AI systems to perform reliably.</p>
<div class="lb-trans"><p>他补充说，&#34;AI 策略实际上是伪装的数据策略挑战，&#34;强调如果公司希望 AI 系统可靠地执行任务，必须优先考虑信息的结构、维护和访问方式。</p>
</div><blockquote>
<p>This is true of all agents, not just coding agents. Probably the biggest challenge that most companies run into in their agent strategy is getting agents the right constrained context to work with for a task.</p>
<p>Too much information or conflicting sources, and the agent can easily… https://t.co/ewmJuZe0ZC</p>
<p>— Aaron Levie (@levie) May 19, 2026</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>这对所有代理都适用，而不仅仅是编码代理。大多数公司在其代理策略中面临的最大挑战可能是为代理提供正确的受限上下文以完成任务。</p>
<p>过多的信息或相互矛盾的来源，代理很容易…… https://t.co/ewmJuZe0ZC</p>
<p>— 亚伦·莱维 (@levie) 2026 年 5 月 19 日</p>
</blockquote>
</div><p><strong>Read Also:</strong>
<strong>Ray Dalio Says AI Productivity Is A Historic Opportunity, But Galaxy's Mike Novogratz Isn't So Sure</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>另请阅读：</strong>
<strong>瑞·达里奥表示 AI 生产力是历史性机会，但银河的迈克·诺沃格拉茨并不那么确定</strong></p>
</div><h2><strong>Big Tech Expands AI Agent Push Across Products</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>大型科技公司在产品中扩展 AI 代理的推动</strong></h2>
</div><p>Earlier, <strong>Alphabet‘s</strong> Google (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG) reportedly tested an internal AI agent called &#34;Remy&#34; inside its Gemini app to perform tasks across daily life and work, signaling a shift toward more autonomous assistants beyond simple chat tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>早些时候，<strong>Alphabet 的</strong> 谷歌 (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG) 据报道在其 Gemini 应用中测试了一款名为&#34;Remy&#34;的内部 AI 代理，以执行日常生活和工作的任务，标志着向更自主的助手转变，超越简单的聊天工具。</p>
</div><p><strong>Airbnb Inc.</strong> (NASDAQ: ABNB) said AI generated 60% of its new code in the first quarter, while CEO Brian Chesky noted one engineer could now do the work of 20.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Airbnb Inc.</strong> (NASDAQ: ABNB) 表示 AI 生成了 60% 的新代码 在第一季度，而首席执行官布莱恩·切斯基指出一名工程师现在可以完成 20 名工程师的工作。</p>
</div><p>The company also said its AI support agent resolved 40% of customer issues without human escalation.</p>
<div class="lb-trans"><p>该公司还表示，其 AI 支持代理解决了 40% 的客户问题，无需人工升级。</p>
</div><p><strong>OpenAI</strong> reportedly accelerated plans for an AI agent smartphone targeting mass production by 2027.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>OpenAI</strong> 据报道加快了针对大众生产的 AI 代理智能手机的计划，目标是在 2027 年前实现。</p>
</div><p>Analyst <strong>Ming-Chi Kuo</strong> said the device could feature advanced AI-focused hardware and reach about 30 million shipments between 2027 and 2028.</p>
<div class="lb-trans"><p>分析师 <strong>郭明錤</strong> 表示，该设备可能配备先进的 AI 专用硬件，并在 2027 年至 2028 年间达到约 3000 万台的出货量。</p>
</div><p>The developments highlight how major tech firms are increasingly embedding AI agents into software, services and future hardware products.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些发展突显了主要科技公司如何越来越多地将 AI 代理嵌入软件、服务和未来的硬件产品中。</p>
</div><p><strong><em>Disclaimer</em>:</strong> <em>This content was partially produced with the help of AI tools and was reviewed and published by Benzinga editors.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><strong><em>免责声明</em>：</strong> <em>此内容部分是借助 AI 工具生成的，并由 Benzinga 编辑审核和发布。</em></p>
</div><p><strong>Read Also:</strong>
<strong>Salesforce Bets On AI Agents With 'Headless 360' Debut Amid Software Stocks Sell-Off</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>另请阅读：</strong>
<strong>Salesforce 在软件股抛售中以'无头 360'首秀押注 AI 代理</strong></p>
</div><p><em>Photo courtesy: Shutterstock</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>图片来源：Shutterstock</em></p>
</div>

Aaron Levie Warns 'Too Much Information' Can Derail AI Agents, Calls Data Chaos Key Enterprise Risk

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Aaron Levie 警告称 “信息过载” 可能会导致 AI 代理失控，并指出数据混乱是企业面临的主要风险