他辭推特高管職位回歸教育初心，創「元大學」要對世界產生影響|數位時代 BusinessNext

他辭推特高管職位回歸教育初心，創「元大學」要對世界產生影響

推特的印度負責人Manish Maheshwari在今年12月中旬離開推特，他明確表示：「教育比較貼近我自己想做的事」。

曾獲沃頓商學院頒發的Shils-Zeidman獎，並在多個知名企業歷練過

Maheshwari畢業於印度著名的商學院—位於新德里的什里拉姆(Shri Ram)商學院，擁有賓州大學沃頓商學院的MBA學位，他曾替該校MBA招生委員會工作，並被選為亞洲地區的聯合主席，更曾獲得沃頓商學院的Shils-Zeidman獎，而該獎項是沃頓會頒給創業家的最高獎項。

在2019年4月加入推特以前，Maheshwari曾在印度的媒體與傳播公司—18電視網傳媒與投資有限公司(Network18 Media & Investment Limited)擔任3年的數位首席執行官，在這之前，他也曾在電子商務公司Flipkart、直覺電腦軟體公司(Intuit)、麥肯錫(McKinsey & Company)和寶僑(Procter & Gamle, P&G)等國際知名企業工作過。

Maheshwari在推特主要負責印度業務，但今年6月，他因為推特上瘋傳的仇恨犯罪視頻遭加濟阿巴德的警方傳喚，此一內容審核問題，更被當地政府視為故意違抗和不遵守資訊科技法規。爭議發生不久後，Maheshwari在同年8月便被調往舊金山，擔任推特的高級總監，負責監督公司在全球新市場的收益戰略和運營。

大環境的各種因素，讓他選擇回歸「教育」初心

在轉調新職位訊息釋出後，推特並未多做說明，但Maheshwari在舊金山的新職位任職不到半年，便宣布將離開推特，雖然無從得知他是不是因為仇恨影片事件才決定離開推特，但在《The Indian Express》的報導中，他明確表示：「教育比較貼近我自己想做的事」。

因此，Maheshwari和前微軟高級軟體工程師Tanay Pratap共同創立一家名為Invact的教育科技新創公司，希望能提供就業能力的培訓，讓每個人都能以可負擔的價格獲得高質量、沉浸式的社會學習體驗，例如：提供為期16週的MBA替代方案。

Maheshwari說：「我在印度中產階級家庭長大，曾在高中擔任老師，即便在沃頓商學院就讀時，我也兼職助教賺自己的學費；他也強調：「新冠疫情不僅從根本的改變現下經濟模式中，邁向成功道路必備的技能，也改變這些技能的角色和傳授方式，特別是元宇宙(metaverse)概念的出現」。

在元宇宙探索教育的各種可能

為了實現創業願景，Maheshwari指出：「我們會先透過一個能讓你身歷其境的平台進行就業能力培訓，我們把它稱做『元大學』(Metaversity)，而元大學其實也有助於消弭新興市場女性在就業或其他方面所面臨到的競爭不公，並讓學生可以在同一個網絡上，找到教育機構和課程、校園、就業和社交圈」。

對於未來的發展，Maheshwari的目標是藉由全球疫情流行使得學校和其他教育機構的重新開放存在高度的不確定性，進而導致印度教育技術市場快速成長之際，搭上順風車，為元宇宙時代下的教育開拓新的篇章。

責任編輯：傅珮晴、侯品如

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後，「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用，多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人（Chatbot）運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻，企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框，而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」（Agentic AI）。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起打造敏捷韌性企業》報告便指出，如今「AI First」時代來臨，企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運，有 80％的企業期望藉此提升生產力，70％的企業希望能更輕鬆處理複雜任務，還有 66％的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多，必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」？

「過去人們使用生成式 AI 時，需要一步步下達明確指令，但現在使用者只要賦予代理式 AI（Agentic AI）明確目標，它就能自己理解前因後果、進行推演，甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加，比方說，人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI，跨部門協作的複雜度也隨之飆升，「如果你是管理者，你就會意識到，必須把 AI 當成一個人，納入組織裡來管理。」黃柏淞強調，能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」（Multi-Agent System, MAS），正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說，MAS 就像虛擬的企業總部，負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時，各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性，企業可以依照業務需求，隨時新增、更改 AI 代理，能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到，代理式 AI 已經蔚為風潮，但實際部署時，仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起　打造敏捷韌性企業》報告便顯示，資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題，「企業最擔心串聯多個 AI 代理時，要是權限沒控管好，很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到，在此情形下，Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」（Supervisor Agent）作為主要決策層，底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」（Task Agents）。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例，假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP，詢問 AI 客服：「我想申請房貸，請問現在利率多少？另外，請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合？」如果是傳統的聊天機器人，可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡，「主管代理」接收到任務後，會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」，去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時，這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」，去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後，再由「主管代理」統整資訊，一併給出一份完整且客製的財務建議，「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞，而且因為權限分層管理，房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料，符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看，多代理客服平台能降低 50％以上的人工客服工作負擔，並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60％以上；FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率，在調用得當的情況下，也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出，金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業，都是亟需採用代理式 AI 的產業。

懂雲也懂企業痛點，助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構？一方面，Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技（KKCompany Technologies），奠定具備理解和服務大型企業的經驗，且自 2022 年創立起，就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時，Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家，此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上，深化了對個人資料保護的承諾，為客戶提供符合國際標準的資料保障，強化雲端服務領導地位。另外，Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台，提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業，黃柏淞建議，釐清應用場景，比追求最新技術更重要，「唯有清晰定義痛點，才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到，導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任，其實更像企業的升級轉型，「未來的知識工作者，不能只是單純『接球就打』，每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表，應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值，將從過去繁瑣、重複性任務的執行，轉移到前期的目標定義、流程規劃，以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進，企業間的競爭已從「要不要用 AI？」，升級成「如何管理與協作多個 AI？」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統，企業不僅能解放員工的生產力，更能在瞬息萬變的市場中，打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。