<p><strong>Box Inc.</strong> (NYSE: BOX) <strong>亞倫·萊維</strong> 警告稱，AI 代理的有效性在很大程度上依賴於公司數據的質量和結構，他表示大多數企業失敗源於信息混亂，而非技術本身。</p>
<h2><strong>數據混亂削弱 AI 代理性能</strong></h2>
<p>週一，在 <strong>X</strong> 上的一篇帖子中，萊維表示，公司在部署 AI 代理時面臨的&#34;最大挑戰&#34;是確保它們在每個任務中都能在&#34;正確的受限上下文&#34;中操作。</p>
<p>他警告稱，&#34;過多的信息或相互矛盾的來源&#34;可能導致代理得出錯誤的結論，尤其是在存在多個記錄系統的環境中。</p>
<p>萊維指出了一些常見的企業問題，包括過時的知識庫、重複的文檔和&#34;部落知識&#34;系統，其中關鍵信息沒有正式記錄。</p>
<p>他還指出了相反的風險，稱&#34;信息過少，AI 代理的潛力非常有限&#34;，降低了它們的實用性。</p>
<p>他補充説，&#34;AI 策略實際上是偽裝的數據策略挑戰，&#34;強調如果公司希望 AI 系統可靠地執行任務，必須優先考慮信息的結構、維護和訪問方式。</p>
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<p>這對所有代理都適用，而不僅僅是編碼代理。大多數公司在其代理策略中面臨的最大挑戰可能是為代理提供正確的受限上下文以完成任務。</p>
<p>過多的信息或相互矛盾的來源，代理很容易…… https://t.co/ewmJuZe0ZC</p>
<p>— 亞倫·萊維 (@levie) 2026 年 5 月 19 日</p>
</blockquote>
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<h2><strong>大型科技公司在產品中擴展 AI 代理的推動</strong></h2>
<p>早些時候，<strong>Alphabet 的</strong> 谷歌 (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG) 據報道在其 Gemini 應用中測試了一款名為&#34;Remy&#34;的內部 AI 代理，以執行日常生活和工作的任務，標誌着向更自主的助手轉變，超越簡單的聊天工具。</p>
<p><strong>Airbnb Inc.</strong> (NASDAQ: ABNB) 表示 AI 生成了 60% 的新代碼 在第一季度，而首席執行官布萊恩·切斯基指出一名工程師現在可以完成 20 名工程師的工作。</p>
<p>該公司還表示，其 AI 支持代理解決了 40% 的客户問題，無需人工升級。</p>
<p><strong>OpenAI</strong> 據報道加快了針對大眾生產的 AI 代理智能手機的計劃，目標是在 2027 年前實現。</p>
<p>分析師 <strong>郭明錤</strong> 表示，該設備可能配備先進的 AI 專用硬件，並在 2027 年至 2028 年間達到約 3000 萬台的出貨量。</p>
<p>這些發展突顯了主要科技公司如何越來越多地將 AI 代理嵌入軟件、服務和未來的硬件產品中。</p>
<p><strong><em>免責聲明</em>：</strong> <em>此內容部分是藉助 AI 工具生成的，並由 Benzinga 編輯審核和發佈。</em></p>
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<p>Box Inc. 的首席執行官 Aaron Levie 警告説，混亂的企業數據系統妨礙了人工智能代理的有效性。他強調，雜亂的信息、過時的知識庫和相互矛盾的來源是影響人工智能性能的主要障礙。Levie 認為，公司必須優先考慮結構化數據管理，以增強人工智能策略，因為數據的質量直接影響人工智能的可靠性</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>亞倫·萊維</strong> 警告稱，AI 代理的有效性在很大程度上依賴於公司數據的質量和結構，他表示大多數企業失敗源於信息混亂，而非技術本身。</p>
</div><h2><strong>Data Chaos Undermines AI Agent Performance</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>數據混亂削弱 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>週一，在 <strong>X</strong> 上的一篇帖子中，萊維表示，公司在部署 AI 代理時面臨的&#34;最大挑戰&#34;是確保它們在每個任務中都能在&#34;正確的受限上下文&#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>他警告稱，&#34;過多的信息或相互矛盾的來源&#34;可能導致代理得出錯誤的結論，尤其是在存在多個記錄系統的環境中。</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>萊維指出了一些常見的企業問題，包括過時的知識庫、重複的文檔和&#34;部落知識&#34;系統，其中關鍵信息沒有正式記錄。</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>他還指出了相反的風險，稱&#34;信息過少，AI 代理的潛力非常有限&#34;，降低了它們的實用性。</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>他補充説，&#34;AI 策略實際上是偽裝的數據策略挑戰，&#34;強調如果公司希望 AI 系統可靠地執行任務，必須優先考慮信息的結構、維護和訪問方式。</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>這對所有代理都適用，而不僅僅是編碼代理。大多數公司在其代理策略中面臨的最大挑戰可能是為代理提供正確的受限上下文以完成任務。</p>
<p>過多的信息或相互矛盾的來源，代理很容易…… https://t.co/ewmJuZe0ZC</p>
<p>— 亞倫·萊維 (@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>另請閲讀：</strong>
<strong>瑞·達里奧表示 AI 生產力是歷史性機會，但銀河的邁克·諾沃格拉茨並不那麼確定</strong></p>
</div><h2><strong>Big Tech Expands AI Agent Push Across Products</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>大型科技公司在產品中擴展 AI 代理的推動</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>早些時候，<strong>Alphabet 的</strong> 谷歌 (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG) 據報道在其 Gemini 應用中測試了一款名為&#34;Remy&#34;的內部 AI 代理，以執行日常生活和工作的任務，標誌着向更自主的助手轉變，超越簡單的聊天工具。</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% 的新代碼 在第一季度，而首席執行官布萊恩·切斯基指出一名工程師現在可以完成 20 名工程師的工作。</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>該公司還表示，其 AI 支持代理解決了 40% 的客户問題，無需人工升級。</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> 據報道加快了針對大眾生產的 AI 代理智能手機的計劃，目標是在 2027 年前實現。</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>分析師 <strong>郭明錤</strong> 表示，該設備可能配備先進的 AI 專用硬件，並在 2027 年至 2028 年間達到約 3000 萬台的出貨量。</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>這些發展突顯了主要科技公司如何越來越多地將 AI 代理嵌入軟件、服務和未來的硬件產品中。</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>免責聲明</em>：</strong> <em>此內容部分是藉助 AI 工具生成的，並由 Benzinga 編輯審核和發佈。</em></p>
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</div><p><em>Photo courtesy: Shutterstock</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>圖片來源：Shutterstock</em></p>
</div>

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

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