当AI进入平静期

最近几个月，我越来越觉得，AI好像“没什么新东西了”。

模型还是在更新，产品也还在发，但那种“卧槽，原来还能这样”的瞬间，出现得越来越少了。

我并不是说AI发展停滞了。我的意思是，它大概是进入了一个平静期。而所谓平静期，不是技术不动了，是主战场换地方了。

过去几年，我们被 AI 惊艳过很多次。

最早是模型能力本身。

我觉得，最具代表性的一个模型就是Opus 4.6。它让很多人第一次感觉，Agent不只是会回答问题，而是真的可以长时间地做事情。

然后是产品形态。

先是Claude Code，后来是Codex，它们让AI不再只是聊天框，而是变成能帮你写代码、改文件、跑任务的协作者。

之后是协议层。

像MCP这类协议出现之后，一个很重要的变化发生了：AI开始有机会连接外部系统、读取工具、调用能力。也就是说，AI和真实工作环境之间的墙，开始变薄了。

再往后，是Skills。你不再只是问一句、答一句，而是可以把一整套工作方法封装起来，让AI按照你的规则、你的格式、你的流程去做事。

这些东西，每一层都让人很惊艳。但现在，这种惊艳感变弱了。我认为，主要是现在的焦点，从“AI强不强”，变成了“AI如何进入环境”。

也就是说，之前大家拼的是：AI能不能写代码、分析文件、生成图片、进行复杂推理？

现在变成了：AI在哪里工作？能看到什么？能操作什么？拥有什么权限？执行失败后如何恢复？结果如何进入下一步流程？

这个变化，在大公司身上已经很明显。腾讯的Workbuddy就是最典型的例子。

在我看来，WorkBuddy最牛逼的地方，是它把腾讯原本分散的办公环境变成了Agent可以进入和工作的环境。它正在连接的不是几个孤立功能，而是相对完整的工作空间。

比如，腾讯文档提供共同编辑和成果交付空间；腾讯会议沉淀团队讨论的上下文；腾讯网盘和ima提供组织知识，等等。

Workbuddy正在完成三个闭环：数据闭环，协作闭环，以及能力闭环。一旦完成了，它就拿到了“环境控制权”。而谁控制了工作环境，谁就更容易控制下一阶段AI的价值入口。

这也是为什么字节为什么要做组织架构的调整了。因为你要交付的，是一套“AI如何在工作环境中存在”的方案。这个东西，不是单点产品能搞得定的。

好，说完大公司，回到个人。

个人和大公司其实是一样的。

大公司的目标是让自己的AI进入几百万人的工作环境。对于我们这些个体来说，目标同样是让AI进入我们自己的工作环境。

具体该怎么做呢？

我的建议是，不要想着一上来就搞个大的——你先挑一件你经常重复做、又特别浪费时间的事情，用30天把它跑通。

第一周只做一件事：找到一个值得改造的重复任务。

注意：不要选择“帮我经营整个自媒体账号”这种特别大的目标。要选择一个具体任务，比如把一个选题做成视频脚本，把财报整理成公司研究笔记，等等。

那怎么判断一个任务值不值得做？

看三个条件：

第一，它是不是经常发生？

第二，它是不是每次都要花很多时间？

第三，它做得好不好，是不是比较容易检查？

如果三个答案都是“是”，它就适合成为你的第一个AI工作流。

第二周，不急着自动化，而是让AI真正理解这项工作。

以做内容为例。你需要告诉AI：你的账号定位是什么；观众是谁；你过去做过哪些内容；你喜欢什么表达风格；你每期的内容通常是什么结构，等等。

把这些内容都整理成项目文件。以后AI进入这个项目，就像一个新员工走进办公室。桌子上已经放好了账号手册、参考资料、工作要求和过去的优秀案例，它不需要每次都重新问你公司是做什么的。

第三周，让AI用同一套方法连续完成5到10次任务。

每次它出错，你都要搞清楚：为什么它会在这里出错？我要修改什么，才能让它下次不再犯同样的错误？

比如，AI引用了不可靠的数据。你别只是手工替换这条数据，而应该在流程里增加一条规则：关键数据必须找到原始来源，并附上日期和链接。

这样每修正一次，你改进的就不只是一次的工作，而是整套生产流程。

第四周，开始重点看“AI完成得好不好”。

比如做内容，你可以观察：一期稿件节省了多少时间；你还需要修改多少内容；哪些标题点击率更高，等等。

然后，把这些结果重新交给AI，让它去优化。

这四周做下来，第一周是选定任务，第二周是补齐背景，第三周是反复运行，第四周是加入检查和反馈。

全部跑完之后，你就得到一套以后可以重复执行、不断改进，并且真正属于你的工作方法；你就完成了AI和自己工作环境的第一次真正对接；你就不再是用工具的人，开始亲手设计自己的AI系统了。

OK，以上就是本期内容。想了解AI，想夺回个体主权，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！