Claude Code和Codex掀起的新一轮AI代理热潮，似乎没能在职场掀起预期的涟漪。摩根大通经济学家Michael Feroli的最新观察显示，尽管开发者对智能体工具的互动明显增加，整体工作场景的AI采用率并未出现清晰上扬。
这种割裂感值得细究。一边是Anthropic和OpenAI持续推出能写代码、能执行任务的代理产品，技术演示令人印象深刻；另一边是企业员工的实际使用数据，并未画出对应的上升曲线。
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Feroli的研判指向一个核心问题：技术 excitement 与 adoption 之间存在时差，也可能是鸿沟。代理工具目前更像程序员的效率插件，而非跨部门的生产力基础设施。当工具仍要求使用者具备编码思维或清晰的问题拆解能力时，扩散速度自然受限。
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这对产品设计的启示是，下一代AI工具或许需要在"能做什么"之外，更回答"谁可以无门槛用起来"。职场普及的瓶颈，从来不只是技术能力的问题。
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