乐天如何用 Claude Fable 5 让 AI 智能体在夜间自主完成任务

乐天正在推进一项名为「AI 化」的全公司战略，目标是将人工智能渗透进面向客户、业务伙伴和内部员工的每一个环节。Claude Managed Agents 上线后，乐天在不到一周的时间内便将智能体部署至产品、销售、市场和财务等多个部门，并与 Slack、Microsoft Teams 及公司内部任务系统完成对接。梶裕介认为，构建智能体的瓶颈已从「谁会写代码」转变为「谁真正理解业务问题」，这一转变本身就是组织能力的跃升。

然而，全天候运行的智能体也暴露出新的瓶颈：人类判断力的供给。乐天的智能体在各业务领域将问题关闭速度提升了约 10 倍，但组织承接的任务总量也随之持续攀升。增加更多智能体并不能增加判断力，智能体跑得越快，组织的进展就越依赖人来「收尾」。如何在速度与监督之间找到平衡，成为乐天面临的核心挑战。

在 Claude Fable 5 之前，将智能体放在一个多小时的任务上独立运行始终是一场赌博。梶裕介描述了典型的失败模式：如果智能体在第一步选错了方向，它会花费大量时间试图纠偏，甚至根本无法到达终点。更糟糕的是，早期模型不会主动检验自身的工作，一个微小的早期错误会在漫长的运行过程中不断累积，直到数小时后才以一个糟糕的结果呈现出来，而唯一的补救方式是人工中途介入。

Claude Fable 5 从根本上改变了这一局面。梶裕介的团队总结出三项关键差异：其一，模型会在任务状态发生变化时主动重新审视自身假设，而非沿着错误路径一路走到底；其二，它在每一步都会自发回归原始意图进行校验，无需人工提示；其三，即便在指引有限的情况下，它在模糊判断上的取舍也与团队高度一致——梶裕介将这种特质称为「品味对齐」。他表示，Fable 5 的品味对齐程度超过了他用过的所有模型。

自我纠错能力的提升直接改变了梶裕介可以委托给智能体的工作单元。过去，他必须将工作拆解成定义清晰的小块交给智能体执行；现在，他可以将一项完整的任务整体交出，同时并行推进多项工作。智能体还具备跨会话记忆能力，能够记住过去运行中出现的错误并主动规避。梶裕介表示，不必在运行中途跳进去纠偏，是目前最大的生产力收益，它让团队得以将精力集中在真正需要人类做出的决策上。

前沿能力伴随着前沿价格，梶裕介坦言成本直接决定了部署规模。乐天通过衡量任务完成质量与所用 token 数量的比值来评估模型效率，并根据任务复杂度在不同模型之间进行调度。对于需要高度自主性和长时运行的任务，Fable 5 的综合价值得到充分体现；而对于更简单的场景，则会选用成本更低的模型。这种分层部署策略，是乐天在智能与成本之间寻求平衡的实践路径。

要点

• Claude Fable 5 的核心突破在于自我验证能力：它能在运行过程中主动检查并纠正早期错误假设，无需人工中途介入，首次实现真正意义上的企业级无人值守长时运行。
• 乐天将智能体部署至产品、销售、市场、财务等多个部门，任务关闭速度提升约 10 倍，但组织瓶颈已从执行效率转移至人类判断力的有效分配。
• 梶裕介提出「品味对齐」概念，指模型在模糊判断场景下与团队决策偏好的契合程度，认为这是衡量企业级 AI 实用性的重要维度。
• 智能体的跨会话记忆能力使其能够记住历史错误并主动规避，推动任务委托单元从「子步骤」升级为「完整任务」乃至「决策」层面。
• 乐天采用分层模型调度策略，根据任务复杂度选用不同成本的模型，以在前沿智能与企业规模化部署成本之间取得平衡。