前段时间，人人都是产品经理视频号上做了一场有关于AI Agent的直播分享。在直播间里，张佳老师提到了如何抓住AI时代的第一波红利。个人感触还是比较大的，所以把直播分享的信息与个人的真实体验做了一些融合，供大家阅读。

一、你的能力和经验

一个趋势，所有大模型厂商都在布局智能体，比如钉钉这款覆盖面巨大的软件，就推出了由通义千问承担底座的钉钉AI助理，并在4月18号正式上线了AI助理市场（AI Agent Store）。企业、个⼈⽤户、开发者开发的AI助理都可通过上架市场，分享给更多⼈。其他厂商也在跟进智能体这件事，比如百度旗下的“灵境”、讯飞星火旗下的“星火助手”等等。

恰好，这两天看了钉钉举办的AI助理创造大赛，里面不仅有航空公司、芯片公司这类的专业选手，也有很多养猪、公安的比较有话题性的Agent打造者，也不乏DIY赛博财神、考研考公的素人选手。挺有意思，值得关注的是这些人、这些公司真的在用AI做事了。

我们先看看，为什么几乎所有大模型厂商都在布局智能体？我们先从大模型的日常使用说起。

在大模型的日常使用中，不少人可能都有类似感受，即大模型的输出总是不太靠谱，甚至到了现在，AI幻觉这一问题依旧不能被消除。即使我们在不断地做提示词优化，类似的问题依旧在不断发生。

所以，提示词工程解决不了普通人用AI的问题，在大模型主要以对话式窗口作为呈现样式的当下，用户需要一个专门的“窗口”来解决问题，即不需要通过提示文字或者修改提示词，用户打开对话框，调起相应的窗口（比如智能体，比如Agent等）即可直接解决问题。卖提示词和提供提示词优化解决方案是错误的方向，我们应该开发专门的工具来满足用户需求。

而“窗口”就是智能体，即AI Agent。

2010年左右是移动互联网时代，时间快进到2015年以后，短视频平台疯狂涌现；在这些时间段里，我们可以抓住的红利并不是直接开发或搭建相应的手机系统或者短视频平台。当下也一样，AI时代的红利并非搭建大模型，而是在大模型生态中搭建一个应用。Agent就是这样的一个个应用，我们可以基于需求去调教机器人，通过反复的调试优化，让最终的解决过程实现标准化：

提示词标准化；

工作流标准化。

同时这个标准化流程，或者说这个智能体是可以同步给他人使用的，其他人亦可以在智能体里得到答案。这意味着，这套思考问题、解决问题的方法和工作流将可以被复制和变卖，人的能力可以被转化为服务和赚钱的机会。

尤其在AI时代，用户在使用Agent的过程中可能存在信息差，但这类信息差已经可以被大模型弥补。

二、唯场景和想象力

为了最大化地发挥智能体的价值，我们需要弄清楚场景和表达力这两大关键因素。

我们首先要明确一个问题，即限制我们使用AI的，并不是AI的能力，而是我们的想象力和表达能力，工作和生活中的所有流程都可以被AI重构，只是大多数情况下，我们没有想到重构的方法。比如我询问一个智能体如何记住“windfall”这个单词，它给出了非常不错的联想：

这其实就是“想象力变现”。

怎么先人一步地将想象力落地并表达出来呢？想明白三件事情。

你擅长什么？这是你的立身之本。

用户需要什么？你的AI助理，究竟可以解决什么样的需求？

如何呈现自己的价值？做好助理配置。

另外可以多问问自己4个问题：

这个问题，AI 能不能做？为什么？它做比我做优势是什么？

我应该如何向AI 描述这个事情？可以让 AI 重复帮我执行么？

这个技能“教给”AI 能不能产出更好的内容？如何总结成 AI 可理解的表达？

不要服务于流程，争取去做那些能够服务于人的工作。

在自问完这些问题之后，相信你心中会有一个智能体的大概框架。

那怎么搭建智能体？这其中牵扯到了表达能力。你可以将大模型当作一个非常聪明的实习生，所谓“表达力”，其实就是给实习生写一份指定工作的SOP文档。当大模型实习生叠加SOP，这便是你调教出来的Agent，它可以重复地服务于别人，甚至达到变现的目的。

在AI时代，“想象力就是生产力，”AI技术的普及也对个人能力提出了新的要求。在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

而普通人完全可以基于成熟的平台来发挥创造力，比如基于钉钉等平台，我们可以反向接入模型来做AI助理产品，避开“拿着锤⼦找钉⼦”的陷阱。