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在 2026 年 Sana AI Summit 上,Joel Hellermark 概述了自主性的五个层级,并提出企业 AI 的三个组成部分:人与智能体协作、持续更新的组织记忆,以及在后台工作的智能体。他介绍了 Sana for ITSM 和 Travel Agent,并演示统一的员工界面。 Workday 联合创始人 Aneel Bhusri 加入对话,讨论推理模型在确定性流程中的局限、智能体对软件类别的潜在影响以及 Workday 的 AI 计划。两人宣布 Hellermark 出任首席 AI 官,并将产品愿景描述为漫长旅程,而非已经完成的转型。
- 1自主性的五个层级Hellermark 从手动流程和副驾驶工具谈到智能体、受策略约束的自主性以及更长期的自主层级。
- 2三个基础他将人与智能体共享协作、自动更新的公司记忆和持续运行的智能体列为关键组成部分。
- 3IT 和差旅产品Hellermark 介绍 Sana for ITSM 和 Travel Agent,随后演示预期的员工体验。
- 4招聘与审批演示展示了招聘漏斗、人工审批录用通知,以及基于重复决定提出的策略更新。
- 5推理与确定性工作结合Bhusri 说,薪资和财务结账需要可靠的确定性流程,也需要结合 AI 推理。
- 6新的 AI 职位Bhusri 宣布 Hellermark 出任 Workday 首席 AI 官,并将这一时刻描述为对工作的重新构想。
要点建议
- Hellermark 提出从手动工作和副驾驶工具,逐步走向受策略约束和更自主的智能体。
- 他提出的基础是多人协作 AI、持续更新的记忆和后台智能体。
- 演示展示了招聘、IT 权限和差旅任务,其中包含人的审批和建议的策略变更。
- Bhusri 认为,AI 推理必须与确定性的企业流程结合,尤其是在薪资和财务结账方面。
- 两位演讲者预计,自主性会逐步提高,人在过程中检查边界情况。
- Workday 在活动中宣布 Hellermark 出任新的首席 AI 官。
按章节阅读整理后的全文
从副驾驶工具到自主智能体
Hellermark 介绍自主性的五层模型,并概述多人协作、持续更新的记忆和环境智能体等预期基础。
Joel Hellermark 首先介绍了自己对团队建设的兴趣。研究早期 Macintosh 团队和 Xerox PARC 等群体时,他看到小型跨学科团队以不同于传统命令控制组织的方式工作。他认为,智能体 AI 为重新思考公司和产品的组织方式提供了机会。
Sana 使用一个自主性五层模型来描述这一转变。起点是手动工作:工单在人与人之间、跨越许多企业系统流转。随后副驾驶工具开始起草建议,但员工仍需在多个界面之间切换。
Hellermark 说,在第三层,智能体开始完成工作,并在需要时让人参与。第四层是受策略约束的自主性,系统使用组织知识和规则自动完成更多流程。设想中的第五层在护栏内增加自主性和自我改进;他说,到达这一层需要很长时间。
他提出的第一个基础是多人协作 AI,让人与智能体团队共享背景,并跨部门流转工作。第二个是持续更新的记忆:公司知识和策略可以更新,而不是系统每次互动后都忘记背景。
第三个基础是在后台持续运行的环境智能体。Hellermark 设想它们检查合规、更新规则和开发工作流程。他将这些作为产品方向提出,而不是声称每一项工作流程都已经完成。
演示招聘、IT 和差旅
Hellermark 介绍 Sana for ITSM 和 Travel Agent。演示跟随后台任务、人工审批和建议的策略更新。
Hellermark 介绍了 Sana for ITSM,目标是处理员工全生命周期中的 IT 请求;还介绍了用于对话式预订和相关费用处理的 Travel Agent。随后,他开始演示一个统一界面,用于招聘、差旅、IT 和自定义智能体。
在演示中,Hellermark 要求系统预订周日回家的航班。他说,系统使用个人记忆、公司策略和日历信息,同时在后台继续处理任务。任务列表还显示了招聘和 Salesforce 权限申请。

招聘示例涉及在新加坡招聘五名客户经理。界面展示候选人漏斗以及职位申请、发布和面试等操作的痕迹。Hellermark 说,智能体会将录用通知等决定提交给人审批。
一次审批之后,演示展示了系统识别重复决定,并询问是否针对类似情况更新公司策略。Hellermark 还审查了一个超出常规范围的薪资示例。他将其作为持续更新记忆的预期模式:由人决定是否赋予更多自主权。
IT 示例涉及一名新销售负责人的 Salesforce 权限。Hellermark 批准申请,界面随后建议未来自动批准类似的本地区申请,同时将范围更广的情况提交给人处理。屏幕说明,建议的策略可以撤销。

演示回到差旅:Sana 根据日历建议航班,并在预订后展示费用申报和日历处理。Hellermark 描述了一个未来场景:员工监督后台任务,智能体在必要时将决定提交给人。
Hellermark 将这种智能体操作员模式,与员工管理多个独立副驾驶工具的模式作比较。他描述了向具有组织和个人记忆的主动系统转变,并称其为 Workday 的重新创立时刻。随后,他邀请 Workday 联合创始人 Aneel Bhusri 上台。
Workday、AI 与 SaaS 转型
Aneel Bhusri 加入 Hellermark,讨论如何将推理与确定性的企业流程结合。他们思考智能体可能冲击的软件层,以及新产品如何发展。
两人讨论所谓的 SaaS 末日。Bhusri 说,他起初对其影响感到紧张,但后来认为 AI 与企业软件可以互补。他将 AI 称为推理引擎,并说自己职业生涯中从未见过类似的技术转变。
Bhusri 认为,仅靠推理模型不适合薪资和财务结账等确定性流程,因为组织需要可靠、完整的结果。在他看来,机会在于将推理与成熟的流程系统结合。
他认为,随着智能体接管工作流程,以跨应用静态编排为核心的软件可能面临风险。他说,深度领域应用以后也可能承压,但 Workday 同样可以使用模型以及 Claude Code 和 Cursor 等工具提高生产率并参与竞争。
被问到 Sana for ITSM 时,Bhusri 没有预测它会立即成为市场领导者。他预计产品会逐步发展:从较窄的范围起步,增加工单和流程能力,再向高端市场扩展。他预计差旅产品也会经历类似过程。
Bhusri 说,如果 Workday 希望跨越技术世代持续发展,就必须在 AI 和云计算两方面取得成功。他谈到自己回来与 Hellermark 及同事合作,随后话题转向职位宣布。
首席 AI 官与新界面
Bhusri 宣布 Hellermark 的新职位。两人描述了受策略约束的智能体、知识和用户体验方面的长期愿景。
Bhusri 宣布 Hellermark 将出任 Workday 首席 AI 官,正式公告将在当天稍后发布。他将自己的角色描述为协调专家,推动他所认为的工作重塑,而不仅仅是在现有产品上添加 AI 功能。
Hellermark 说,机会不仅是销售软件,也包括销售完成的工作。他将自主性的发展与自动驾驶汽车相比:处理边界情况花费的时间比许多人预期更长,系统测试和改进期间仍需要人参与。
他将策略图谱和知识图谱视为智能体的预期基础,并称之为“工作的世界模型”。Bhusri 说,Workday 正试图恢复初创公司的工作习惯,同时明确 AI 愿景、应用和 API 的责任归属。
Hellermark 预计,随着共享知识、连接、智能体和人与 AI 协作成为共同基础,软件类别之间的边界会模糊。他认为员工入职和离职流程是 Workday 扩展到 ITSM 等相邻领域的原因。
他说,合并后的公司可以逐步提高智能体的自主性,并将产品带给更多员工。针对外界对 Workday 用户体验的批评,他提出一个内部目标:让它成为“企业软件界的爱马仕”。
Hellermark 再次以演示中的统一界面为例,说明 AI 如何改变用户与企业应用互动的方式。Bhusri 最后表达了对合并团队的信心,并开玩笑说,给新任 AI 负责人的建议是不要把事情搞砸。
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