Databricks于周三发布了AI智能体Genie的更新版本。新版Genie能够执行需较长时间完成的多步骤任务，其核心能力依托于Databricks构建的本体论系统，可从客户存储于平台的数据中自动获取必要上下文。
该公司表示，企业领导者现可为智能体分配广泛任务，由其无需监督地独立完成。为验证这一能力，Databricks CEO Ali Ghodsi展示了其内部实际使用场景，而非进行标准化的产品演示。他直接调取了自己的智能体聊天记录与分析图表，呈现了Genie在处理真实业务问题时的表现。
从数据分析到决策辅助
在具体应用中，Ghodsi展示了Genie如何分析员工满意度调查中得分较低的环节，并对高管提出的修复方案进行评分与筛选。此外，该智能体还能总结失败的潜在客户销售演示，提炼客户在购买前提及的关键功能需求。
Genie的应用场景还延伸至个人效能提升。例如，通过回顾Ghodsi过往的公开露面记录并预测潜在问题，智能体为其准备了播客采访提纲。在交流过程中，Ghodsi甚至现场让Genie建议应对当前对话的策略，其给出的建议被认为颇具参考价值。
突破“邓巴数”限制的信息获取
Ghodsi使用Genie的一个关键动机，是获取作为企业最高管理者通常难以听到的真实反馈。他引用了“邓巴数”概念——即人类能维持稳定社交关系的人数上限约为150人。在小型初创公司中，CEO能与每位员工建立直接联系并获取直言不讳的负面反馈；但在拥有12,000名员工的Databricks，这种直接沟通已不可能实现。
在这种规模下，销售人员往往不愿向CEO承认灾难性的销售失误，人力资源经理也可能隐瞒提升满意度方案的潜在失败风险。Ghodsi指出，对于任何员工数超过150人的企业，AI智能体都能帮助管理层穿透层级，获取未经修饰的真实信息，从而做出更准确的判断。
成本控制与安全考量
Ghodsi亲身使用Genie（即行业所称的“吃狗粮”）也是Databricks将其作为面向企业领导者的全天候智能体进行推广的重要原因之一。他强调，相较于OpenClaw、Instinct或Muse等可能存在安全隐患的替代方案，Genie在企业环境中更为可靠。
他认为，Genie在业务领域的作用，类似于AI代理工具集为程序员带来的效率革命。针对企业担忧的智能体推高AI成本问题，Ghodsi表示可通过Databricks的Unity Gateway产品进行管控。该工具允许企业设置使用限制，并在必要时切换至成本更低的开源权重模型，从而实现成本与效能的平衡。