AI工具的迭代发展速度迅猛。有人因掌握AI工具而工作高效，有人则担心被AI替代而忧心忡忡。
有这么一句话，未来淘汰你的不是AI，而是会使用AI工具的人。因此，有节奏、有方法地学习和使用AI至关重要。
01
AI工具的发展阶段及能力迭代
第一阶段，AI + 智能办公：
主要基于基础大模型，通过优化提示词，让AI完成文案写作、方案汇报（PPT）、数据代码编写、海报图片制作等辅助工作。
第二阶段，AI + 场景落地：
仅靠提示词产出的内容难以完全满足岗位和企业需求，AI需进入知识库阶段，构建垂直领域大模型，打造专属应用。此阶段升级应用及服务，如具备数据分析知识、商业知识的智能AI员工，能识别文稿内容并转化为结构化知识库。
第三阶段，AI + Agent智能体：
在行业大模型基础上微调，满足企业个性化需求，实现私有化部署，将第二阶段的单点业务串联成体系化应用。许多企业通过AI Agent智能体实现了精细化运营、智能获客、智能决策及全场景多模态应用。
目前，AI智能办公需求占比达80% - 90%。2023年大模型出现，2024年7、8月智能体产品平台逐渐完善，免费应用涌现。
2024年上半年至全年，AI智能办公培训形成了六大模块：
第一模块，AI智能对话，主要掌握对话的方法；
第二模块，文章撰写，掌握用AI写Word长文档的技巧，比如写一个年度培训规划；
第三模块，数据分析，掌握用AI处理excel、WPS表格的方法，甚至用Python来做数据分析；
第四模块，演示汇报，AI辅助生成PPT；
第五模块，进行创意设计，实现用AI产出文生图和文生视频，2024年包括央视在内的各大平台和企业都大量使用了AI文案、文生视频，甚至用数字人做品宣、信息播报；
第六模块，AI Agent智能体机器人的学习。
任何技能的娴熟掌握，绝非一蹴而就，而是“学”与“练”循环往复、层层堆叠的成果。培训学习之后，更需要与实际的工作场景相结合，内化为自身的岗位本领。
在第二、三阶段学习中，要借助第一阶段的AI智能办公多练习。比如，人资岗位用AI写培训规划，市场岗位用AI做市场调研分析，产品岗位用AI撰写竞品分析报告。
02
AI智能体魔法背后的底层逻辑
Agent（代理）概念源于哲学，描述有欲望、信念、意图及行动能力的实体。
在人工智能领域，指具自主性、反应性、交互性等特征的智能“代理”。大型语言模型（LLMs）的出现推动了智能代理的发展，不论是ChatGPT、Kimi，或者讯飞星火，还是通义千问，大语言模型都是其基础。
1. 智能体是发挥大模型功能的杠杆
大模型使用时，通过提示词对话产生深度对话思维链：给内容框架，让其针对方向表述，再优化细节。结合这三步形成单个AI智能体，多智能体则是多个单智能体组合完成系统性任务。
以领导要求参照某爆款文章出宣传文案为例，用AI智能体高效完成可分七步：
① 输入：选择对标文案，向Al输入文案的链接。例如，某篇公众号的链接；
② 关键词：根据对标文章自动提取3~5个关键词；
③ 二次检索：AI根据关键词，去全网检索同类型的文章，额外找到10~20个匹配的文章项目；
④ 组合学习：AI根据投喂的源数据文章+二次检索获取的10~20篇文章的内容，进行学习，总结写作方法；
⑤ 撰写文案：AI根据学习的内容，创作新的文案，用户可以微调参数，每次调整以后，自动更新新的文章结果，实时刷新；
⑥ 匹配插图：AI根据创作的文案内容，结合公众号写作方法，智能生成配图，并实现高效图文排版，例如，参考135编辑器等；
⑦ 输出：AI根据登陆者账号，智能发布在：公众号、头条等图文/视频的新媒体平台等。
智能体还需具备记忆功能，能记住多篇文章内容，突破传统大模型token限制；要有调用工具能力，如上网搜索、调取文生图功能等；还要有行动能力，如自动化完成软件链接、爆款文章链接相关操作。
由此得出智能体公式：
AI agent = LLMs \*（规划 + 记忆 + 工具 + 行动）。
2. 智能体具有长期记忆能力
多角色智能体基于单智能体协同，要考虑开发、组件匹配和平台关系等。传统大模型使用中，AI常会忘记之前的对话内容，需解决其思考记忆能力问题，可通过与人类记忆映射对比来理解。
第一阶段，感觉记忆，这是人类最原始、最基础的记忆功能，也就是过眼即忘。对于AI的使用来说，相当于把AI当作一个高级搜索工具，这个时候人占主导地位，来指示AI的行动。
第二阶段，短期记忆，AI可以通过上下文的学习展开多轮对话，但是会受限于上下文token的限制，有时候会忘记相关内容。这个时候，人和AI的工作量相当，人来指挥AI,这就是我们常说的“提示词工程师”。
第三阶段，长期记忆，有人说，世界是懒人创造的。有了提示词，人类还不满足，我们还希望AI具备记忆的功能，就像我们学骑自行车，一旦掌握了这项技能，就具备了长期、持久的记忆能力。
这个时候，AI会记住投喂给它的相关知识，具备了长久的学习能力。这时的AI可以完成绝大部分工作，人类负责设定目标、提供资源和监督结果，AI完成任务拆分，工具选择，进度控制，实现目标后自主结束工作。
具备长期记忆能力的智能体就是一名合格的员工了，它可以提炼销售话术，要销售员的训练并为其评分，也能指出需要继续迭代的地方，会自主性地辅导员工的培养提升，这就是智能体的长期记忆能力，也是训练智能体的意义所在。
03
提示词工程，让效率翻倍
1. 成为个人的超级助理
人不可能样样精通，但一群AI可成为超级助理。智能体应用2.0阶段需更专业人员、学习和老师。AI发展迅速，纵向看每月质变，横向看会产品区分、定制或新工具涌现。全球用户共同训练AI，其功能随主体功能加强而增强。
2023 年 ChatGPT 出现时，变化快速。有人焦虑被取代，有人抓住机遇，有人用其高效完成工作，如写代码、出书稿等。
专业大模型不断涌现，相同提示词不同 AI 结果不同。
Excel 函数是搜索逻辑，AI 是预测生成式逻辑，故称“提示词工程”。AI 创作诗歌是先学规则再创作。相同提示词 AI 产出也不同，因大模型、提示词、训练语料库不同。
未来核心是人要活成一支队伍，从单一任务操作者变成 AI 工作成果监督检查者。企业培训中，经理级管理者更能发挥 AI 智能体效能，因具备管理技能和能力，成监督检查者时能高质量产出。
2. AI，已成为企业的超级员工
来看大型企业或集团公司的实践应用：
① 银行业：最敏锐且最早部署AI。
工商银行2023年底在内部OA系统镶嵌智能对话平台。智能客服广泛应用，信息系统先调取客户情况，依客户类型用不同话术，事后有工单填写、绩效评分和薪酬考核。实现知识随行和客户关系综合管理。事前知识运营阶段，大模型自动完成数据标注与知识维护；事中分通话前、通话中、通话后，通话前有“前情摘要”和转接电话提醒，通话中知识随行预测意图、搜索资料、推荐答复话术，通话后产出工单预警；事后产生质量评价，优化知识库，AI越用越好用。
② 通讯行业：中国移动九天平台结合业务做售后转营销助手。
网络拓宽工程师角色需懂维修知识和现场营销能力，AI赋能后，工程师登录平台就能得产品推荐话术和解决方案，降低培养成本，提高转化率和组织效率。
③ 医疗行业：专业度高，论文撰写和智能导诊是AI应用方向。
AI可完成SCI论文全流程辅助，包括文件搜索、文献阅读总结、提出研究方向、实验设计、生成可视化图像、撰写论文等。面对用户，AI可智能导诊，如某数字科技产业集团研发的智能导诊应用程序精准医疗，有健康指导、智能导诊、检验报告分析、用药指导等功能，解决患者就医难题。
④ AI + 财务管理：传统财务管理数据量大、流程严谨、周期长。
AI智能体可提高财务报销流程效率：通过对话完成提报，自动收单，赋能无人初审和复核，智能支付完成报销和付款。
⑤ AI + 数据分析：有技术基础的企业有BI平台，AI赋能后的Chat BI可高效分析数据，如某零售门店运营负责人了解六月业绩下降原因，以往需多岗位协作耗时长，AI数据分析通过智能体协作，几分钟内完成问题提出、分析思路转化、自主查数、图表生成、数据解读和报告生成，背后是六个智能体协同工作。
⑥ AI + 生产制造：应用广泛，不仅限于机器臂操作，产品设计也用到AI。如通过自然语言指令让智能体生成乐高积木图纸，解决传统AI代码输出不稳定痛点，提高生产效率，降低培训难度和成本，提升管理效率。
以上案例表明，要拥抱AI，它是新时代生产力，积极拥抱AI才能收获时代红利。在职场黄金时期掌握优秀学习方法，终身受益。
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