龙虾热退潮后，真正留下的是“置Agent 于电脑内”

本文来自微信公众号： 刘言飞语 ，作者：刘飞，原文标题：《龙虾热退潮后，真正留下的是「置 Agent 于电脑内」》

1把一群Agent养在电脑里办公

前阵子《置身钉内》是钉钉一位产品经理的7.5万字的长文，复盘了ONE项目从被寄予厚望到下线的全过程。我们也看到了事后更大的人事地震：6月11日，陈航卸任钉钉CEO，92年的陈宇森接棒。

这场换帅本身讨论很多了，我关注的一个有意思的视角是新任CEO。

陈宇森是技术型连续创业者，做过网络安全的长亭科技，后来一直在做云和Agent方向。接手钉钉前，他在做一个叫MuleRun的Agent平台。他也在几次访谈里反复讲一个观点：AI会经历Copilot和AI Native两个阶段，Copilot是副驾驶，人还是主要的执行者；到了AI Native阶段，工作会围着AI重新组织，人从每一步的执行者，变成标准的制定者和结果的检查者。他还说过，AI Native组织和非AI Native组织之间，效率差距最小也有十倍。

这个很有意思，换帅的目标就是要用AI重置组织数字化协作的感觉。

这就有一个推论：未来的数字化办公，是「置Agent在电脑内」。

过去我们用SaaS、用各种在线协作工具，都是把活搬到云上去做：文档在云端，表格在云端，人对着浏览器一个个标签页切。另外很多工作流都分散在各个地方。

而Agent则代表的是，不需要再把活搬上去，而是再次回到本地，回到电脑里，用本地的文件夹、本地的浏览器、以及本地的定时脚本。它不再是云上一个服务，是机器里一个常驻的数字同事。

下面我就用几个真实跑过的任务，挨个说说这几点变化具体是什么体感，再聊聊我更大的几点感受。

2 Agent团队配合作战

这个活如果交给Chatbot，它能列个提纲，也能写完。但拿到手往往有几个常见问题：结构上虎头蛇尾，开头详尽，越往后越敷衍；需要交叉验证的地方做得不扎实；给它投喂的资料，它也未必真用得上、读得完。有点像一个人对着一个长任务从头写到尾，本来就容易顾此失彼。

3用苦功夫替代幻觉

并行只是表面。更关键的是,它能把整条工作流串起来，从原始资料一直走到成品。

第一版16页。

关键问题不在于推理能力和思考能力。关键问题在于搜集能力和整理能力。有的Chatbot有朋友会觉得，明明大家都说很厉害，但为什么还是有幻觉？就是因为这个。

搜集整理的能力和推理能力是两码事。

4查得足够广，才足够准

查得足够全面，最后的结果才足够准确。

顺带说一句数据源。

5操作本地电脑，常驻干活

6一些感受

第一，AI本来就该并行干活，是我们的习惯把它困在了「一个助手」里。

我们看到「八个Agent同时查资料」会觉得新鲜，恰恰说明，我们一直在拿对待人的方式对待AI，问题和流程是串行的。

很多工作就像刚才说的一样，先做一些拆解和并行的安排，远比串行能解决的问题多很多。

第二，Agent从云端落到本地，才算真正接入了普通人的日常工作。

作为本地Agents工具，意义就不同了。云端Agent能查能写，但无法使用电脑里的东西。如果要阅读或者使用，每次都面临把文件传来传去的麻烦。

而我们日常的工作，很多都是沉淀在本地的，存了好几年的文档、正在改的稿子、刚导出的表格、堆满文件的文件夹，可以直接按照权限提供给它。

所以有一种说法，叫做从Vibe Coding到Vibe Working。过去程序员用自然语言指挥AI把代码写出来，现在同样一套「交代目标、让AI跑完流程」的方式，正在平移到写文档、做调研、出报告这些普通知识工作上。

它能平移的前提，就是Agent得先从云端走到桌面。用之前用过的比喻的话，就是AI长出了双手。

第三，接下来拉开差距的，可能不再是「会不会写prompt」，而是「会不会拆任务、派任务、验收」。

在2024年，大家比的是谁更会调教AI、谁的prompt更精妙。但现在不一样了。你需要知道该怎么跟AI派发任务。

像前面提到的机票票价监控的任务，你得先有一个明确的预期，表达清楚，Agents才能去工作。

这种表达更多是源于我们对任务的预期有没有想明白。对于一个报告，我们想要的是哪些维度的看法？对于一个监控任务，我们想要的是怎样的标准？这些会变得很重要。

只要用好了，在日常这些知识工作上，AI将会帮我们大大省事。

第四，在这上面花钱，买的不是消费，是执行杠杆。

最后说句实在的，这类工具值不值得花钱。

我的看法是：一旦发现这件事ROI是足够的，那它就是非常好的执行杠杆。

我自己的工作就能算得过来。比如一篇文稿我自己过去需要4天的整理，如果现在能通过工具缩减到2天，那这2天的时间值不值我在工具上的付费，是一个很简单的数学题。

哪怕是一些很小的事情，比如电脑的空间满了，需要整理电脑的文件。本来需要花费一整天的时间，一个个文件去甄别筛选。但现在AI工具换算下来，可以10块钱解决这个事情，那我自然特别愿意花这个钱。

7写在最后

年初养龙虾的时候我打过一个赌：慢则一年、快则半年，大厂会出来商用的、很好用的Agent。如今这样的工具越来越多了。

半年多时间，本地Agent从发烧友才玩得转的东西，变成好几家在认真做的产品。这个速度，比当年从Altair到Apple II快很多。

希望对大家有帮助。