03 从“问 AI 问题”到“给 AI 工作”

当我们改变了认知，下一个现实问题随之而来：我应该在什么样的工具环境中“给 AI 工作”？

人们习惯了像使用搜索引擎或微信聊天一样对待 AI：打入一段文字，等待一段回复；不满意，再重新换个提问方式。

现在的工具从通用大模型产品走向 Agent 智能体工具，先完成工具升级，下载并使用真正的 Agent，而不是停留在通用大模型产品上。

一、 工具升级：从通用大模型产品走向 Agent 智能体工具

很多业务人员觉得“我已经在用 DeepSeek 或 ChatGPT 了，难道不就是在用 AI 吗？”

其实，通用大模型工具与专业的 Agent 智能体工具，是完全不同的产品。

• 通用大模型对话产品（单次打工）
  DeepSeek (深度求索)、豆包 (ByteDance)、Kimi (月之暗面)、智谱清言、通义千问、腾讯元宝
  随用随开的单次对话框，每次需要输入指令，但缺乏背景、工具、执行的设置，只是"问答“，并不是"执行和交付结果"。

• 通用智能体 / 桌面与流程协同工具
  WorkBuddy、豆包工作、Manus、Codex等
  有客户端/桌面级，可以使用本地和云端资料，调用各种通用 Skill（平台市场提供），也可安装外部skill。虽然普遍沿用聊天框这种交互入口，但本质是以目标要求和交付结果为主的产品。

• 专家智能体工具/构建/交易平台：
  Leapility、Coze / 扣子 (字节跳动)等。
  具有通用智能体的工具属性，也可是专家数字分身制造工厂。支持设计专属 Skill，并可将封装好的专家数字分身对外发布，在市场上以订阅方式交易。

二、 模式转变：从“聊天框”到“例行工作台”

• 聊天模式（单次打工）： 把 AI/Agent 当作提问工具，每次遇到的问题都要从头解释背景、重新给要求。
• 工作台模式（雇佣专家）： 在智能体工具中，将某个特定领域的专家 Agent（如：合同审查专家、周报提炼专家、策划案构架师）“固定”在你的日常流程中。每次只需输入核心变量，在已验证的任务范围内获得结果。

图 03：聊天范式 vs 工作台范式 对比图

三、 业务人员的三步“接入”法

非技术人员不需要了解代码，只需在日常工作流程中做三件事：

1. 高频任务记录”： 梳理出你自己工作中耗时最长、重复性最高的 3 个日常任务。
2. 匹配/订阅“专家 Agent”： 在平台（如 Leapility 或 WorkBuddy）中找到对应场景的专家，而不是用一个泛泛的通用模型。
3. 建立“固定触发手册”： 在对常用专家 Agent 使用过程中，积累常见的任务，发现其中skill的触发能力和结果，不断优化输入指令，逐渐形成自己的使用手册。

四、 落地行动清单

• 下载和使用至少 1 款 Agent 智能体工具
• 在平台上找到并订阅能够匹配这 3 个任务的“专家 Agent”。
• 尝试给它一个具体任务，同时使用通用智能体和这个“专家 Agent”，对比测试输出质量是否符合你的要求。

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