 前段時間，人人都是產品經理視頻號上做了一場有關于AI Agent的直播分享。在直播間里，張佳老師提到了如何抓住AI時代的第一波紅利。個人感觸還是比較大的，所以把直播分享的信息與個人的真實體驗做了一些融合，供大家閱讀。 一、你的能力和經驗一個趨勢，所有大模型廠商都在布局智能體，比如釘釘這款覆蓋面巨大的軟件，就推出了由通義千問承擔底座的釘釘AI助理，并在4月18號正式上線了AI助理市場（AI Agent Store）。企業、個??戶、開發者開發的AI助理都可通過上架市場，分享給更多?。其他廠商也在跟進智能體這件事，比如百度旗下的“靈境”、訊飛星火旗下的“星火助手”等等。  恰好，這兩天看了釘釘舉辦的AI助理創造大賽，里面不僅有航空公司、芯片公司這類的專業選手，也有很多養豬、公安的比較有話題性的Agent打造者，也不乏DIY賽博財神、考研考公的素人選手。挺有意思，值得關注的是這些人、這些公司真的在用AI做事了。 我們先看看，為什么幾乎所有大模型廠商都在布局智能體？我們先從大模型的日常使用說起。 在大模型的日常使用中，不少人可能都有類似感受，即大模型的輸出總是不太靠譜，甚至到了現在，AI幻覺這一問題依舊不能被消除。即使我們在不斷地做提示詞優化，類似的問題依舊在不斷發生。 所以，提示詞工程解決不了普通人用AI的問題，在大模型主要以對話式窗口作為呈現樣式的當下，用戶需要一個專門的“窗口”來解決問題，即不需要通過提示文字或者修改提示詞，用戶打開對話框，調起相應的窗口（比如智能體，比如Agent等）即可直接解決問題。賣提示詞和提供提示詞優化解決方案是錯誤的方向，我們應該開發專門的工具來滿足用戶需求。 而“窗口”就是智能體，即AI Agent。 2010年左右是移動互聯網時代，時間快進到2015年以后，短視頻平臺瘋狂涌現；在這些時間段里，我們可以抓住的紅利并不是直接開發或搭建相應的手機系統或者短視頻平臺。當下也一樣，AI時代的紅利并非搭建大模型，而是在大模型生態中搭建一個應用。Agent就是這樣的一個個應用，我們可以基于需求去調教機器人，通過反復的調試優化，讓最終的解決過程實現標準化：
同時這個標準化流程，或者說這個智能體是可以同步給他人使用的，其他人亦可以在智能體里得到答案。這意味著，這套思考問題、解決問題的方法和工作流將可以被復制和變賣，人的能力可以被轉化為服務和賺錢的機會。  尤其在AI時代，用戶在使用Agent的過程中可能存在信息差，但這類信息差已經可以被大模型彌補。 二、唯場景和想象力為了最大化地發揮智能體的價值，我們需要弄清楚場景和表達力這兩大關鍵因素。 我們首先要明確一個問題，即限制我們使用AI的，并不是AI的能力，而是我們的想象力和表達能力，工作和生活中的所有流程都可以被AI重構，只是大多數情況下，我們沒有想到重構的方法。比如我詢問一個智能體如何記住“windfall”這個單詞，它給出了非常不錯的聯想：  這其實就是“想象力變現”。 怎么先人一步地將想象力落地并表達出來呢？想明白三件事情。
另外可以多問問自己4個問題：
在自問完這些問題之后，相信你心中會有一個智能體的大概框架。 那怎么搭建智能體？這其中牽扯到了表達能力。你可以將大模型當作一個非常聰明的實習生，所謂“表達力”，其實就是給實習生寫一份指定工作的SOP文檔。當大模型實習生疊加SOP，這便是你調教出來的Agent，它可以重復地服務于別人，甚至達到變現的目的。  三、常見需求和工作流基于釘釘AI助理，我們可以結合3個具體案例來感受Agent的魅力。 1. 基操：搭建一個幫你處理日常辦公瑣事的智能體 這個智能體可以幫助我們進行文字整理、日程管理等等工作。當我們將需求輸入給智能體，智能體拆解需求后，將調用大模型的文字編輯和文字識別能力，調用完之后再返回給Agent，由Agent對大模型生成內容做進一步的梳理。 舉個例子，我們可以給Agent發送一句話： “下周三3點半，和總裁匯報XXX事情。” Agent在接受信息后，會讓大模型將這句話中的對象、時間、事件提取出來，在大模型將內容按照一定格式返回給Agent之后，Agent可以調用釘釘的日程管理、會議管理等技能，幫助用戶直接搭建相應的日程。 又比如在做電商的過程中，業務人員需要做競品調研，在條件限制的情況下，業務人員可能直接多選頁面上的所有用戶評價，并發送給智能體。此時，智能體可以在收到內容后將錯亂的內容按照指定的格式進行整理，并且在整理好了之后，直接輸入到多維表格中。 用戶還可選擇釘釘應用并讓AI助理學習操作路徑，AI助理后續即可根據用戶的自然語言輸入模擬真人進行頁面的操作，提升高頻操作行為的操作效率，即擬人化地“看”用戶真實操作一遍就學會了：
比如：維修工單提交需要每次手動在工作臺里找“XXX”應用，再進入應用里找到填寫入口、填寫信息，流程繁瑣需要跳轉。配置擬人操作后，只需要和AI助理說“幫我提交干燥劑的故障，申請故障，描述是機器運行，有很大的噪音”，便會自動喚起一個執行卡片，信息確認無誤后就開始執行，執行后會跳出已經填寫好的表單，由用戶最終確認后提交。  截圖來自釘釘官方示例 2. 進階：讓智能體參與內容創作和運營工作流 假設我們需要讓AI幫助創造爆款文案，我們可以將個人掌握的能力、經驗和方法論如短視頻創作方法論、私域營銷文案方法論等上傳，讓智能體擁有我們的方法論與工作流。  比如上傳二極管標題法，讓Agent選擇這一方法論，學會創造出可以挑起用戶情緒的爆款文案：  比如上傳情緒化選題公式，讓Agent依據相應的選題公式組合出情緒化的選題：  讓Agent擁有知識“百寶箱”，把活兒干得更漂亮。 值得注意的是，工作流能力使得AI助理能批量處理更復雜的任務。它是 AI Agent 的一種進階玩法，不僅可以在創建時對 AI 執行任務的流程進行拆解和編排，使得 AI 助理可以主動接管完成相應操作，還能夠打通外部的系統數據和 API 能力，進一步擴展了它的行動能力，比如搭建能自動寫腳本并生成視頻的創作 AI 助理。 3. 超神：用AI助理把“查詢搜索”玩出花除了處理日常任務和創意工作，智能體的另一個強大功能是其對企業內部數據的調用能力，這為企業內部支持和決策提供了新的視角。我們還可以讓Agent自由地調用企業內部的數據和知識，如員工手冊、各部門技能要求等，將各類內容填充至知識庫中，讓AI成為數字客服，提供內部支持。這個時候，Agent可以依據員工問題進行知識庫搜索和調用，大模型將調用的內容進行編輯，并由Agent返回給用戶。 甚至可以自行創建AI助理，比如可以通過自定義功能、添加工作流、連接API接口等方式來處理問題。 舉幾個例子。 1）原先，天氣預報APP可能會和企業的服務器做互通，從而為用戶提供天氣預報信息。而現在，這套互通的能力可以放到智能體中，由智能體來請求公司的API地址，并將天氣信息發送至公司服務器。這就是基于連接API接口的方式來解決問題。 2）我們還可以借助智能體來共建知識庫。假設公司內部建設了一個AI助理，此時我們可以添加自定義能力，讓AI助理將超出知識庫的問題存放至表格中，隨后由其他負責人添加答案。后續若有人再問同樣的問題，答案也就有了，這就是知識庫共建。此時我們結合工作流能力自定義了AI的干活方式（工作流自定義展示）： 四、結語在AI時代，“想象力就是生產力，”AI技術的普及也對個人能力提出了新的要求。在AI時代，持續學習和適應新技術變得尤為重要。無論是企業還是個人，都需要不斷更新知識體系，提升與AI協作的能力，以適應不斷變化的工作環境。 而普通人完全可以基于成熟的平臺來發揮創造力，比如基于釘釘等平臺，我們可以反向接入模型來做AI助理產品，避開“拿著錘?找釘?”的陷阱。 理解并掌握AI Agent，是普通人在AI時代可以抓住的第一波紅利。 本文由 @王加樹 投稿發布于人人都是產品經理。 題圖來自 Unsplash，基于CC0協議 該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。 |
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