先把词说人话

我是销售出身，不懂代码。第一次听到 Agent、智能体、工作流这些词的时候，跟你现在可能一样：觉得这是程序员的事，跟我没关系。

后来我自己搭了十几个项目，回头看，这个词其实特别好懂：

普通的 AI 是”你问它答”——你不问，它什么都不干。Agent 是”你交代一件事，它自己想办法干完”——中间要查什么、调什么工具、出了错怎么办，它自己处理，你只看结果。

打个比方：普通 AI 是个顾问，你去咨询它；Agent 是个员工，你把活派给它。

例子一：一个批量出效果图的员工

我给一家做景观设计的公司搭了条出效果图的生产线。设计师的用法是：把 SketchUp 模型里十几个机位的白模截图导出来，再挑一张已经定好风格的效果图当”标准样”，一起丢进去，然后就去忙别的了。

接下来的事全是自动的：它照着那张”标准样”的风格、材质和光线，把十几个视角的白模一张张出成照片级的效果图——同一个项目，不管从哪个角度看，墙是同一种墙、树是同一种树、光是同一个时间的光。我要做的只剩挑图。

你看，这里面没有任何”对话”。我没有一张张去跟 AI 商量”这张想要什么风格”——风格是我用那张”标准样”一次性定死的，规矩定好，活是它自己批量干完的。这就是 Agent 和聊天机器人的区别。

例子二：一个每天自动上班的员工

我在飞书里挂了个每天准时上班的机器人。每天晚上七点，它自动把当天 AI 和科技圈的关键动态整理成一份中文简报，推送到我的飞书里。我不用满世界刷科技媒体，到点打开飞书，今天该知道的事就都在那了。

它每天的动作是固定的：到点采集当天的 AI 与科技资讯、筛掉营销水文和重复消息、按重要程度理成一份能一眼读完的简报。我给它立的规矩也很简单：只汇总真实抓到的信息，宁可少发也不许编、不许凑数。 这条是写死在设定里的，不靠我每天叮嘱。

我的角色是什么？

有人会问：你不懂代码，这些程序谁写的？

AI 写的。我用 Claude Code——你可以理解成一个会自己动手的 AI 程序员。我的工作方式是：

  1. 把需求讲清楚（这是最重要的活，我会写成文档，讲清楚做什么、不做什么、什么顺序）；
  2. 让它拆成小步，一次只做一小块；
  3. 每一步我验收——我看不懂代码，但我看得懂”图出得对不对""简报里的信息是不是真的”。出了问题，我把现象描述给它，它自己看报错、自己修。

所以我常说，AI 时代比学会写代码更重要的，是学会当老板：出想法、定规矩、拆任务、验收结果。代码是 AI 的事，方向是你的事。

从哪开始？

别一上来就想做个”什么都能干的超级助理”，那是最容易失败的。从你生活里一件每周重复做、步骤固定、烦透了的事开始——发内容、整理信息、做报表都行。步骤越固定，越适合交给 Agent。

我后面会把这些项目分别展开写，每一步怎么做的、坑在哪，都放在这个板块里。