在与企业交流的过程中，我经常听到这样的情况：总部说”我们公司用Gemini””可以用GPT”，员工只能使用总部指定的工具。

但实际上，很多企业还停留在”当场提问、当场获得答案”的聊天式使用阶段，真正用到AI智能体（AI Agent）的企业还不多。

也许有人会想：”智能体不就是能自动帮你写邮件的东西吗？”确实可以做到这一点，但我认为它真正的价值并不在这里。

对话式AI和AI智能体，区别在哪里

在我看来，对话式AI是每次都以全新会话来回答问题的工具。而AI智能体即使开启新的会话，也能继承之前的经过，从上次的状态继续工作。

它可以把自己的知识、项目信息、工作方式都以文本形式积累下来。甚至可以把具体的操作指示都存进一个庞大的数据库里，这样就不用每次都重新说明一遍。

比如PowerPoint，可以事先定义好制作方法和格式；Word也一样。邮件的话，连措辞和写法都可以提前设定好。

如果只看”帮忙写邮件”这一项功能，有人可能会觉得没那么必要。但如果有一个理解你工作背景和规则的”负责人”，并且这份理解还能延续到下一项工作中——我认为这才是真正的价值所在。

制作资料所花的时间大幅减少

在我的工作中，过去把大量时间都花在制定战略、撰写企划书和提案书上。往往在和客户的第一次会议中，提案的框架在脑子里已经基本成形了。但把它整理成资料，却只能靠自己一个人完成。

一份较长的资料，光是制作就可能要花上4个小时左右。如果是分量较重的提案，反复评审和修改，完成为止甚至需要一周左右的时间。

现在，只要把脑子里的构思和所需数据交给AI，它就能结合过往信息和制作规则，帮我整理成资料。有的一小时左右就能完成，有的十分钟左右就能成形。凭我自己的感受，包括收集素材和修改在内，工作效率大约提升了3倍。

更重要的是，那种被不需要动脑筋的制作作业占用大量时间的压力，几乎消失了。

人类专注于”接下来该怎么做”

我交给AI智能体的工作包括：记录管理、定期的信息收集、资料制作与审阅，以及关于”接下来应该做什么”的建议。

比如，把员工提交的月度报告交给负责该项目的智能体，它就能发现合计计算错误，或者上个月的数字残留未更新等问题。像”只有数据汇报，却没有分析这意味着什么、接下来该怎么办”这样的不足，它也会指出来。

而我则专注于思考”接下来要做什么””真正想要实现的是什么”。人类了解客户的具体情况和现场的常识，基于这份理解来决定方向，再向AI下达指示。我觉得这样的分工很适合我。

用语音输入，把脑子里的想法直接传递出去

另一个很大的变化，是使用Typeless进行语音输入。

有些背景信息和想法太长，用键盘打字根本来不及，但用说的方式，短时间内就能传达出来。对我来说，与其把想法压缩成简短的指令句，不如把前提条件、甚至自己还在犹豫的地方都说出来，这样AI反而更能理解真正的意图。

要用好AI，比起写出一句漂亮的指令，更重要的是打造一个能够让你把手头信息充分传递出去的环境。

第一步：先培养一个”负责人”

一开始并不需要搭建一套庞大的体系。

先针对自己负责的业务或某一个项目，在AI那边培养出一个”负责人”。把项目的背景、目的，以及希望它做什么告诉它。第一步，这样就足够了。

随着持续使用，数据会不断积累，自己的习惯、哪些做得好、哪些做得不好，也都会逐渐反映到记录里。等到不再需要每次都重新说明的时候，你就会真切感受到AI智能体和普通聊天工具的不同。

不要先入为主地认为”智能体是写代码的人才会用的东西”，先试着把一项工作交给它看看。如果你是用电脑工作的人，应该总能在某个场景中感受到它的便利。