面对繁杂琐碎的工作时，相信不少职场人都会感到头疼：怎么才能提高效率，解放生产力呢？或许，AI Agent技术可以帮我们达成这一目标。
小时候，曾在电视上看到这样的剧情：路人甲打电话给“霸总”要见一面，而“霸总”会很帅气的说：“有事先打电话给我的秘书。”
看到这样的剧情时，我总不自觉地幻想：要是我也有个秘书该有多酷啊！
可惜打工人哪配有什么秘书，什么事情都得自己吭哧吭哧干。今天是信息收集、明天是数据整理……这繁杂的活儿什么时候是个头儿呢？
但现在随着AI技术的发展，我们打工人也可以拥有自己的秘书了！
这位每个人都可以拥有的秘书——就是AI Agent技术。
AI agent（人工智能代理）通常指的是一个软件实体，它可以在某种程度上模拟人类智能的某些方面，执行特定任务或达成目标。AI Agent相当于一位有能力独立执行任务的助手，它能够帮助我们完成一些特定事项，来提升自身工作效率。
吴恩达教授曾在近期一次演讲中提到AI Agent的能力，经他研究发现GPT3.5+AI Agent的模式准确率竟比GPT4还要高。
吴恩达教授也说：“自己也已经在使用AI Agent了。”
之前我在自己尝试向GPT4提问时，也有很明显地感受：因参数太大，生成的答案不够集中和细分。例如我只想提问产品设计问题，但AI总喜欢在回答中提醒该如何关注人类道德问题，即使该功能只是一个非常简单的配置。
当然了，类似的情况可以通过提示词去改善，但每次都需要提供一长串的提示词也是蛮麻烦的。
如果有AI Agent，我们就能提前设定好角色定义、回答范围等，使AI输出更符合我们需求的答案。
那么我们该如何搭建自己的专属AI助手呢？在GPTs刚推出的时候，我曾经试过搭建各种各样的助手，GPTs商店中，也提供了许多好玩的助手供用户使用。但时间久了，发现这些助手慢慢地被我遗忘，不会再打开使用。
所以搭建AI助手的第一步，并不是动手去做，而是想清楚需求。
我们可以参考以下步骤，这是我在吴恩达教授的AI课程上学习到，自己再优化了一次的办法：
1.列举自己的所有工作事项，拆解成具体任务。
2.提问自己：该任务AI是否能完成？AI的优势在哪里？AI是否能产出更好的内容？
3.分析可以由AI完成的工作任务
4.搭建AI助手
参照以上步骤，接下来我会演示一个搭建信息收集、分析助手的例子。
将自己的所有工作事项都列举出来，并拆解为具体任务。之所以要拆解是因为一个更小闭环的任务更容易被AI执行。
如果你的任务中包含：向A搜集信息，再向B传达。这样的情况AI完成难度会更高一些，结果也更不稳定。
我是一位B端产品经理，大致的工作事项有这些：
接下来根据具体任务，从3个维度去评估：
评估完成后，我们根据问题答案确定哪些任务可以被AI完成：
3个问题全部为“是“：我们可以交由AI完成，但也需要注意检查AI返回的结果。
1、2问题为“是”、3问题为“否”：让AI当一个辅助角色，参考它返回的答案，拓充思路。
因为可以交由AI完成的工作事项非常多，所以我选择了其中2个任务：用户反馈收集+反馈数据分析。
这两个任务需要创建2个AI助手，我尝试过将这两样任务结合在一个AI助手内完成，但结果都不尽人意。经过一番倒腾后，把这两个任务拆分出来得到的结果是更好的。
这两个任务下，AI需要完成：
用户反馈收集：用户反馈信息后，将用户信息分维度收集，并整理在文档中。
反馈数据分析：根据我指定的维度，分析反馈背后的问题给出解决方案。
确定好任务场景后，我们就能开始搭建AI助手了。这里我以钉钉AI为例子尝试搭建：
1）用户反馈收集助手
这个地方使用钉钉AI搭建的时候非常方便，因为钉钉已经有事先准备好的模板供使用了。
1.选择创建AI助理
2.填写基础信息
3.配置工作流
4.配置完成
因为本身钉钉提供了模板，整个搭建流程没用5分钟就结束了。
接下来只需要在钉钉的对话页面向AI发送使用反馈，它就会帮我们自动记录下来了，非常方便。
2）用户反馈分析助手
上面是一个用钉钉的AI模板就能直接完成搭建的例子，但是更多情况下，我们需要一个更贴合自身实际情况的AI助手。
那么下面以搭建「用户反馈分析助手」来给大家演示下我的流程。
1.填写基本信息
2.填写角色设定（重点）
AI Agent的角色设定是最重要的，除了指定助手扮演某个角色以外，还需要补充上下文信息、提示任务、样式供AI执行。
在填写角色设定时，可以参考CRISPE框架填写：
角色（C）：要求AI扮演什么角色。在这个例子中，我要求AI扮演用户反馈分析师和客户体验专家的角色。并指出该角色需要具备分析和解读用户反馈的能力，以及提出改善建议的专业知识。
洞察（I）：提供背景信息和充分的上下文。在这个例子中，我的背景是用户提出这个问题可能是因为他们收集了一系列用户反馈，需要对这些反馈进 行深入分析，以便了解用户的需求、问题和建议。用户可能正在寻求提高产品或服务的质 量，增强用户满意度。
问题（S）：提供诉求和问题，将问题拆解成一个个的任务让AI执行。在这个例子中，我将分析数据的工作拆解为以下流程：
[阅读并理解收集到的用户反馈]。
[分类和整理反馈中的关键点]。
[分析反馈中反映出的问题和用户需求]。
[提出改善产品或服务的具体建议]。
个性（P）：希望AI提供什么个性化的输出。这里我们可以提供样例，让AI能够根据样例输出更符合我们需要的答案。
实验（E）：希望AI提供多个答案，或者给出其他限制。在这个例子中，我规定了AI需要组织成表格格的字符串返回给用户，而非文本。
这么写下来之后，角色设定就完成啦。
每次要写一大堆的角色设定也很麻烦，分享一个偷懒的小办法：直接找通义千问模型去问。
自己先写一套让通义千问扮演prompt工程师的角色设定，每次需要写新角色时就可以直接让AI帮忙生成了，不需要自己费脑子思考。
直接找通义千问帮你写prompt
3.配置基础能力
配置好基础的能力：简单对话。否则它将无法对话，会一直说听不明白。这个情况在其他AI助手中未发现过，如果要使用钉钉AI的话需要注意一下。
除此以外还有许多其他能力，可以根据自己的需要来插入。
4.测试结果
全部设置好后，就可以测试结果了，这是我输出一个用户反馈给AI后，它回复我的答案。
总体来说还是达到了我预期的。
小结：
用完钉钉的AI Agent功能后，发现钉钉的优势是非常突出的：
1.与办公场景相结合，随手即用
之前我在分析一款知名度蛮高的AI产品时，就有提到它其中一个大优势就是随手即用。这个优点在钉钉身上也有同样体现。
相对于大部分AI产品输入网址→发送提示词等各种操作，钉钉的AI机器人在平时工作对话框内就可以直接打开，无疑对用户来讲十分方便、快捷。
更优秀的地方是钉钉AI机器人能直接无缝嵌入办公场景，例如刚才提到的收集需求就完全实现了让钉钉AI帮助整理到文档内，大大减少了我们自己的工作量。
2.提供模板，更快上手
对于一些常用场景例如写周报，分析等，钉钉已经提供了对应模板，只需要直接拿设置好的机器人就可以使用，这对于AI小白用户来说是非常友好、易上手的。
虽然我个人认为里面的模板仍然可以更多样化一些，也希望更集中于办公场景。
3.搭建过程简便，适合小白用户
而且在搭建过程中，钉钉AI也是十分方便快捷的。举个例子：知识库的上传，用户只需要直接上传即可，剩下的内容会由AI自动解析。
相比其他机器人还要进行复杂的自定义设置，这点使得钉钉AI非常适合小白用户上手使用。
在高级设置内，也可以自行调节AI输出内容是否切合知识库内容。
后续也期望钉钉能接入更多样化的插件、更多语言模型的支持和选择。想让AI提升回复精准度，这些都是必不可少的能力。
自己尝试搭建了几个AI助手后，整理一些小的搭建心得分享给大家：1.小白新手可以不用过多花时间去了解技术内容，更多关心AI有什么能力，可以做什么，局限是什么。
2.一开始搭建的时候，比起自己直接尝试搭建新的助手，不如先尝试复刻一个别人已经成功搭建的助手，能加快我们理解AI Agent能力在哪里，也能更快掌握AI Agent的搭建过程。
3.单任务的准确度比复合任务高，小白新手建议从单任务开始搭建。单任务例如只让AI完成信息收集。复合任务例如让AI完成收集后，再按指定维度分析。
4.构建AI代理是一个迭代和学习的过程，需要不断地调整和优化，保持耐心很重要。
好啦，今天的分享就到这里了。通过一些简单的提示词、工作流和能力的接入，现在我们每个人都可以尝试搭建自己的AI助手了。
AI技术发展速度越来越快，相信钉钉开启AI Agent的办公场景切入后，其他厂商也会很快跟进。而随着大佬们的竞争剧烈与技术不断发展，可以预见后面创建AI Agent也会越来越简单，结果精准度也将越来越高。
而对于我们普通人来说，如何赶上这波AI潮流呢？之前人工智能领域专家斯蒂芬·沃尔夫勒姆在《这就是chat GPT》里提到了自己的观点，也在这里分享给大家。
1.从知识执行层面转化为知识战略层面，学会关注更高层次的事情。
2.需要开始学习将繁杂工作交给AI，利用工具为自己做事。
3.不花费过多时间直接学习所有详细的知识，我们可以在更高的层次上学习和工作，抽象掉许多具体的细节。尽可能广泛、深入地思考，尽可能多地调用知识和范式。
希望这篇文章能给你带来帮助或启发，如果有任何疑问也欢迎留言、联系我一起讨论。
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