我算是半个自由职业者吧，主要做内容策划和自媒体运营。最近不是各种 AI agent 工具挺火的嘛，我也跟风用上了，本想着它能帮我自动化处理些琐事，把我从信息洪流里捞出来。
理想很丰满，现实……有点骨感。我的主要使用场景就是信息处理和项目启动。比如，我每周要盯着几十个平台的趋势，看各种报告、文章、网友讨论，然后提炼出下周可以做的内容方向。之前手动干，眼睛都快看瞎了，现在我把这些资料扔给 agent，指望它帮我先梳理个脉络。还有就是接到一个新项目brief，里面一堆零散的需求和背景资料，我希望 agent 能帮我先拆解一下，理出个执行框架。
但问题就来了。先说信息处理这块，我让它“整理一下这篇长文的核心观点并做笔记”，它倒是能给我列出来，但那个笔记吧，怎么说呢，像是把原文打散重组了一下，重点不突出，也没有我关心的“这个观点能不能衍生出一个视频脚本”这种落地思考。我感觉它只是在“整理”，没有在“理解并为我所用”。这 agent 怎么提高效率呢？我反而多了一步：读它生成的笔记，然后自己再手动划重点。这效率不升反降啊！
更头疼的是任务拆分。我给它一个项目目标，比如“为某新品牌策划一期社交媒体冷启动”，它确实能给我拆成“市场调研、账号搭建、内容规划、投放测试”这几个大阶段。但也就到此为止了。再往下呢？具体“市场调研”要调研什么维度？去哪里找数据？内容规划里视频和图文的比例怎么定？它给的拆解非常粗线条，像个教科书目录，缺乏可执行的下一步。我自己还得重新琢磨每个大块下面具体要干嘛。agent 怎么拆分任务才能更细化、更贴合实际工作流呢？是不是我下的指令太笼统了？
我看网上有些人把 agent 用得风生水起，好像真能当个初级助手用。到我这儿怎么就有点“人工智障”的感觉。是我打开方式不对吗？我看有些教程提到要给它“喂”很多示例，教它你的思考方式，是不是得像训练实习生一样去训练它？但这本身又是个挺花时间的事儿。
还有个私心的问题，agent 怎么做笔记整理才算是真正有用的？我现在感觉它做的笔记和我自己用思维导图或者备忘录记的，没啥本质区别，甚至还没我自己的零碎灵感记录来得有火花。我是希望它的笔记能成为我的“第二大脑”，能主动关联我过去看过的资料，而不是一个孤立的文档。
说实话，用了一段时间，有点挫败感。工具是先进的，但用起来总隔着一层。我是不是对它的期待太高了？还是说，在目前阶段，agent 更适合处理那些规则极其明确、流程固定的任务，像我这种需要大量模糊判断和创意串联的工作，它暂时还帮不上核心的忙？
想听听真正把 agent 用起来的朋友分享点实操经验，你们是怎么给它下指令的？在哪些环节它真的给你们省了大力气？让我学习一下，拯救一下我这个快要被闲置的“数字员工”。
哈哈，终于有人把大实话说了！我的也是，让它拆任务，结果拆出来的东西我自己5分钟就能想到，还得花10分钟教它怎么细化。感觉现在很多工具都在吹“自动化”，但核心的思考工作一点都没省。
不是，只有我觉得楼主把问题说到点子上了吗？这根本不是工具的问题，是使用方法的问题。我刚开始也这样，后来发现，关键得学会“提问”。你得把你脑子里那个模糊的“可执行”标准，翻译成AI能听懂的话。比如，你不能只说“市场调研”，你得说“请以一个新消费护肤品牌为例，生成一份市场调研清单，需要包含：1.直接竞品（列出3个，并分析其社媒账号名称、头像风格、内容更新频率）2.目标用户画像（年龄、常用平台、内容偏好）3.近期相关热点话题（来源包括小红书、抖音、微博）”。你喂给它的信息颗粒度，决定了它输出的质量。这跟训练实习生一模一样，你得花时间建立一套你和它之间的“工作语言”。
作为也做内容的人，深有同感。Agent做笔记整理，如果只是摘要，那确实没用。我的经验是，不要让它“整理”，而是让它“回答”。比如，面对一篇长报告，我会问：“这篇报告中，有哪些观点与我上个月做的关于‘Z世代养生’的选题相关？请具体指出并说明关联点。” 或者“请将报告第三章关于消费行为变化的部分，改写成三个可能的短视频口播文案开头（要求：口语化，带梗，每个不超过100字）”。这样，它输出的才是针对你工作流的“弹药”，而不是一堆需要你再加工的“原材料”。效率提升不在整理环节，而在它帮你完成了从信息到应用场景的初步联想。虽然最后还得自己把关修改，但方向被点出来了，省了很多瞎琢磨的时间。
谢邀，刚下飞机。利益相关：某大厂AI产品经理。楼主说的“像教科书目录”这个问题太典型了，这涉及到当前Agent技术的核心瓶颈：规划与推理能力。简单说，你让它“策划冷启动”，它能基于海量数据匹配出一个通用框架（就是你说的教科书目录），但具体怎么填充这个框架，需要深度领域知识、实时数据和创造性思维，这对目前的AI来说太难了。它不是一个真正的“大脑”，而是一个超级模式匹配器。所以，现阶段最有效的用法，不是让它“从头到尾”规划，而是让它“填空”和“发散”。比如，你自己已经有了一个细化的调研维度列表（去哪里找数据），然后让它“根据这个列表，去爬取并总结最近一个月小红书关于‘XX品类’的笔记高频词和用户槽点”。把它当做一个不知疲倦、执行力强的“信息收集与初筛员”，而不是“策略指挥官”。指望它理解你脑子里那些“模糊判断”，确实为时过早。
让我这个技术宅从原理角度啰嗦两句。楼主感觉Agent“没有理解”，这个感觉是对的。当前主流的大模型本质是下一个词预测，它做笔记是“根据海量类似笔记的文书风格，对你给的文章进行概率最高的词序重组”，所以你会觉得是打散重列。它没有真正的“理解”和“意图”。要提高效率，必须把人的“意图”用非常具体、可约束的指令表达出来。比如，你可以尝试用结构化提示词：“请作为我的内容策划助手，阅读以下文章，并按以下格式输出：1.核心观点（用一句话概括，不超过30字）。2.可衍生的视频脚本方向（列出2个，每个需包含：主题、目标观众痛点、预期互动形式）。3.与我过往工作可能相关的点（提示：我过去三个月主要做美妆和宠物内容）。4.文中值得存疑的数据或观点（列出1-2项）。” 这样，你就在强迫模型按你的思维框架输出，虽然生成内容的质量仍有随机性，但至少方向被锁定了。这个过程本身就是在对你自己的思考框架进行梳理和标准化。
看了一圈，感觉大家把能说的都说了。我补充一点个人实操中的小心得吧，关于怎么让agent的笔记变得有用。我的核心诉求和楼主一样，希望它是“第二大脑”。我的做法是：1. 统一投喂：我会把我所有读过的文章、报告、甚至偶然看到的精彩微博片段，都以固定的格式（原文摘录+我当时随手打的几个关键词tags）丢进同一个知识库。这个知识库可以是某些支持长文本的工具，甚至就是一个精心维护的Notion页面。2. 关联提问：当新看到一篇文章时，我不直接问这篇文章本身，而是问：“把我刚给你的这篇文章，和我知识库里所有打过‘#社交媒体焦虑’和‘#品牌营销’标签的内容，做一个交叉分析，看看有没有新的洞察或内容结合点？” 这样，它就能被迫去建立联系。虽然目前这种联系还比较浅层，但经常会给我一些“哦？我居然还看过这个”的意外提醒，帮我唤醒记忆。3. 接受不完美：我放弃了让它直接输出完美可用的笔记或创意，而是把它当成一个“灵感催吐剂”。它的输出可能有80%是垃圾，但只要能催生出那20%我自己没想到的关联点，就算成功。这样一来，心理预期管理好了，反而能发现它的价值。最后，关于产品，我其实试过不少，最近几个月在用当贝的Molili，说实话一开始也是怀疑的，觉得又是噱头。但实测下来，在处理我那种大量、零碎的中文内容投喂和即时问答时，响应速度和成本控制确实还行，官方说词元消耗降低50%，我体感上确实比用某些原版工具要省点预算。当然缺点也很明显，对复杂指令的理解和深度逻辑推理还是老样子，别指望有质变。工具嘛，找个顺手、性价比高的就行，核心还是看使用的人怎么想。
dsktz
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弱弱问一下，是不是指令里多加点例子会好点？我看教程说要给few-shot learning，但具体怎么给啊？是把以前自己写好的策划案给它当样本吗？有没有简单点的办法……
原理这段讲透了，它是在模仿笔记的样子，不是真理解内容
用Agent像无头苍蝇 多半没给清目标 拆解这步最关键
让它回答不让它整理这思路点醒我了，之前一直用错方式
agent拆任务拆得像目录大纲，看着全面其实没法直接用
别让它无头乱撞，先把任务拆细再丢给它，效率立马不一样
pmzhao
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产品经理视角说得在理，规划能力确实是现在agent最大的短板