塔吉特SVP：真正的AI护城河不在模型，而在围绕模型构建的整套智能体治理体系

塔吉特公司高级副总裁西沃恩·麦克菲尼（Siobhán Mc Feeney）表示，该公司运行的AI模型本身并非塔吉特的竞争优势——真正构成其护城河的是围绕这些模型所构建的一切。

‘其中包含大量内容。对我们而言，这才是护城河，’麦克菲尼在 VB Transform 2026大会上表示。‘模型固然出色，也至关重要，但单靠模型本身尚不足以构成竞争优势。’

这种严谨性早在塔吉特决定是否构建智能体（agent）之初便已显现。麦克菲尼坦言自己甚至‘颇具争议性’——她直率指出当前的AI热潮：每家企业都想部署AI智能体，但并非所有场景都需要智能体。

她表示，智能体的自主权是随时间逐步赢得的，而非默认赋予；这一原则贯穿于塔吉特围绕智能体所构建的一切工作之中。

麦克菲尼称，目标是确保智能体聚焦于能为塔吉特顾客创造最大价值的问题上。 ‘我们要确保将投资投向正确的地方，’她说。

对智能体采取审慎态度

智能体正日益成为塔吉特底层架构的一部分，越来越多地连接供应链、补货及需求预测等环节中的信号、系统与决策。

麦克菲尼将其表述为零售业最古老承诺的规模化实现——即在正确的时间、正确的地点提供正确的产品。

但她的团队在构建AI智能体时始终秉持审慎态度，首先从最简单、最明显的问题入手：它们试图解决的问题究竟是什么？这进而引出若干后续问题： 

• 该问题是否需要一个智能体？ 

• 如果需要，应采用何种类型的智能体？是编排型智能体（orchestrator）、超级智能体（super agent），还是领域专用型智能体（domain-specific agent）？ 

• 抑或你所称的‘智能体’实际上仅是一个工具？

‘你必须在前期就明确定义这一点——这听起来或许略显流程繁重，但随后你必须对智能体进行注册与认证，’麦克菲尼表示。因为相关解决方案可能早已存在，你不希望重复劳动。 

智能体设计还会引发另一系列关键问题：触发智能体行动的条件是什么？是自动化机制？工程师指令？还是定时器？又需建立何种机制来追踪这些触发条件？ 

‘我们力求从最初阶段起就确保全程可追溯——从该智能体诞生伊始直至整个生命周期——因为某天凌晨两点，一旦出现异常状况，我们必须确保完全掌握此前发生的所有情况，’麦克菲尼表示。

自主权层级是另一项考量因素；新智能体通常从基础自主权起步，并随时间推移逐步提升。而智能体可访问的内容则是另一个独立问题：它可访问哪些数据、哪些系统、哪些数据表、哪些数据库？

最后是监控与可观测性；若不持续评估，智能体既无法解决问题，也无法随时间推移而改进。 

‘我们对一切指标均进行测量：其预期功能、校准状态、演进轨迹，而不仅限于运行时长与延迟，’麦克菲尼表示。此举实现了全面透明，并允许随时间推移对智能体进行调整优化。 

‘你谈论的是架构、分类法（taxonomy）以及一个绝对必须建立的数据治理层，’她说。  

这些‘自主权层级’中蕴含大量内容——这一基础正是塔吉特得以规模化扩展并针对特定问题精准投资合适模型的能力所在。

不同模型具备各异的‘梯度’（gradients），适用于不同任务；例如，前沿模型（frontier models）擅长处理需分析数十亿条数据的复杂任务（如大型商品供应链管理）。但在某些场景下，其成本可能高得令人难以承受。 

‘因此，必须确保始终具备成本效益，’麦克菲尼表示。 

智能体必须赢得其自主权

今年夏天，一个数字孪生仿真系统预测了长滩市三家塔吉特门店的男士短裤库存量——其中一家门店的预测结果为其余两家的六至七倍，她表示。库存分析师的第一反应是：这不可能正确。但该系统发现了分析师此前未纳入考量的因素：这家门店距海滩不足两英里，而另外两家则位于内陆十至十二英里处。分析师最终采纳了该建议，相应库存亦顺利售罄。

‘这是科学。其数学显著性与可信度均高于人类操作，’麦克菲尼表示。类似成果正是塔吉特智能体系统随时间推移逐步赢得更高自主权的原因所在。

麦克菲尼表示，塔吉特将AI智能体的自主权视为‘赢得的’，并将其结构化为四级阶梯：智能体起步阶段仅作观察而不执行动作；随后升级为提出行动建议并等待人工批准；再进一步可在预设护栏（guardrails）内自主执行动作；目前塔吉特运营的最高层级为端到端运行——但仍保留人工介入环节。

‘智能体的自主权层级至关重要，’麦克菲尼表示。‘它们通过表现赢得自主权，若未能达到预期表现，亦可能被收回。’发生漂移（drift）的模型将被撤出服务。 

正如她所言，人类亦是在长期证明自身能力后才获得自主权。没有人会仅因身份而被赋予额外职责；他们必须先证明自己有能力承担这些职责。 

同理，智能体亦可通过科学方式加以衡量与量化：其准确率如何、漂移程度如何、以及与预定目标的接近程度如何。这有助于确立护栏，使构建者能够更快推进工作，并‘永远保持高速前进’，因为他们无需反复确认护栏的位置何在。 

‘如果你遵循这些护栏，遵守安全准则，完成智能体注册，即便仍出现问题，我们也能全程追溯，从起点开始完整复现，’麦克菲尼表示。‘我们的恢复能力因而大幅提升。’

归根结底，她表示，智能体的成功取决于多种因素的共同作用，而非单一要素：‘这关乎你的架构，关乎你的分类法，关乎智能体所拥有的自主权层级，也关乎安全性与可观测性。’ 

新工作流所需的新技能组合

然而，即便智能体自主权很高，一旦出现问题，构建者仍须承担责任。麦克菲尼指出，各团队当前的工作速度远超以往任何人的预期，这意味着必须建立评估框架，并对智能体进行注册与追踪。

其中很大一部分属于文化层面；劳动力正在被重塑，构建者与工程师需要掌握新技能，以同时管理人类员工与AI系统。这些情境差异显著，但职业演进过程‘极为令人振奋’。

‘你是一名构建者。你观察智能体的构建过程，同时也指导人类观察智能体的构建过程，’麦克菲尼表示。‘其中所涉的细微差别极为独特。’