然后，最后一步，当我们看清楚什么是真正有效的，我们就去做你刚才提到的那种产品化。你会拥有一些高度具体的功能，开箱即用，立刻生效。而且我认为，我们会在接下来的一个月里，把整个"1、2、3"的路径直接速通。
Harry Stebbings：我对你刚才关于 FDS（原文用语，泛指部署到前线的技术角色）以及在企业内部实施的说法，有一个挑战。那就是：数据安全的敏感性、权限访问和授权配置真的难，而且我觉得，人们其实远没有我们想象中那么聪明、那么自信，尤其是在大型企业里。
我的意思是：我认为你确实需要一个FDE（前线部署工程师）进场，去为大量不同的横向解决方案做定制适配，才能真正跑起来。我说错了吗？
Alexander Embiricos：如果你的目标是从0到1一步到位，而且你有一个--我这里不是贬义--一个宏大的愿景，想要构建某种"终极工作流自动化系统"，那是的，你确实必须跨过所有这些安全门槛、合规门槛--而且这些门槛都是真实存在的，对吧？
你得去连接各种数据系统、各种权威数据系统。所以，是的，你需要NFD（此处原文用语，语境中指前线部署类工程角色）来完成这些事情。
但我看到的情况是：当我们完全自上而下地做这些事情时，往往会极大地低估和浪费AI的潜力，也无法真正帮助到这家公司。当然，你也许可以并行推进这些事。但如果你只是把AI直接交到真正做具体工作的那群人手里，他们就能开始建立起一个"AI能如何帮助我"的心智模型，并且同时开始把AI拉进自己的工作流里。
这里我打个比方。想象一下，你在做客户支持相关的工作，AI被引入你的岗位，并开始自动化你工作中相当有分量的一部分，但你从来没听说过ChatGPT，甚至你也不被允许使用它。在这种情况下，你对这个东西几乎没有任何直觉理解。
而在另一个世界里，你一边在工作中使用ChatGPT，一边看到自己的一部分工作正被自动化，你对这套系统的运作方式就会有强得多的直觉。我会认为，在这种情况下，你会感觉自己被极大地赋能，你会觉得这是一次加速，而且你在某种程度上，可以影响和引导这些自动化被构建的方向，而不是感觉这一切像某种完全"ex machina（机械降神，指突如其来、不可控的外力）"的东西，让人感到被剥夺了力量。
所以拉回到我们刚才的话题：我认为，这件事是有解法的，尽管你提到的数据控制问题确实存在。但归根结底，每一个工具、每一个功能、每一个工作流，都是为"人"服务的，而这些人，是某个组织里的员工。这些员工最终都是通过浏览器，或者通过本地文件系统来访问工具的，对吧？
所以说到底，一切最终都会收敛到某种界面，而一个运行在你本地计算机上的agent，是可以与这些界面交互的。我认为这一点其实非常不寻常。
