Meta Agent接入日历后:打工人每天至少多出1.5小时

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09-22 11:36

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4. 《3个让AI Agent真正提效的实操》 别再把Agent当聊天框用了。从头部公司的实践中,我提炼3个真正提效的做法: ① 给目标不给步骤。 别写"点这个再点那个",而是说"完成X结果,我来验收"。Anthropic的数据印证:AI主导研发中,人类只定目标+监督,效率反而最高。 ② 让它自产自销闭环。 Devin把AI在自己代码库的代码提交占比从13%干到89%——关键是你得给它一个"能持续跑、能自己迭代"的环境,而不是一次性问答。 ③ 先跑单点再扩业务线。 79.8%的企业用了智能体,但只有17%成功复制。别一上来铺全线,先在一个高频痛点跑通,再谈复制。 对程序员:这三条的本质,是从"我自己干"升级到"我指挥AI干、你验证结果"。 #AI提效# #智能体# #程序员效率#

5. meta muse带来的变化和存在的核心问题 无疑,这个是市面上最好的Peronal AI Agent。基本上所有做Peronsal Agent公司,基本上以后,不会有更多C端用户了。但是很多核心问题短期甚至长期难以解决: 1. 免费Token不可持续。看似Meta有钱,但是纯粹是现在用户少,免费薅羊毛的单子比较小。如果几十亿用户免费用,现在的算力根本无法支持Peronal Agent的部署。但是如果收费,使用人数会急速下降。 2. 数据安全会成为系统级别灾难。逻辑上,这个除了Apple,Google,微软。没有其他公司有系统级别数据安全。个人隐私的担忧基本上无解。 3. 如果Apple,Google,微软做一个系统级别App,Muse就很难PK。尤其是剩下几家在工作软件的积累。本质上Personal Agent的技术并不难,但是其他公司并没有看到任何合理的商业模式。如果Meta走出一条路,别人一定会跟上。到时候,就是多款Perosnal Agent大PK时代了。 可预见的是,如果Peronal Agent可以给个人带来工作效率大幅度提升。那么一定会有人付费。但是,这个就直接和OAI和Anthropic是竞争关系。如果和工作没关系,只和生活其他的有关系,那么一旦收费,将没有人真的会长期使用。因为,每个人每天做的琐事,其实没有花那么多时间。正常来说,工作和睡觉,外加上基本娱乐,占用了大多数人大多数的时间,而琐事真的占用的时间比例很小。 最后预测,一段时间后,Muse如果不花钱,用起来并不会很爽。那个时候,就真的看这个工具可以给大家创造多少价值了。普通用户至少需要20美金以上才可以。因为Personal Agent比其他普通AI工具消耗的Token算力是很多倍。

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19. 我让 Hermes 查一个本地文件里有没有某个关键词,它自己干了四件事:调「读取文件」把内容拿出来,在内容里搜关键词,调「写入文件」把结果存成新文档,最后通知我完成。整个过程我一次没碰过文件。 这个动作的本质就是一次 Tool Call。拆开看第一层逻辑:模型不干活,工具才干活。模型再聪明,本质能力还是生成文本,而「读你的文件」「调某个 API」「发一封邮件」这些是真实世界的动作,它做不了,工具能做。 一次调用内部是四步:模型判断这活得用工具,生成一个机器可读的结构化请求,框架找到对应的工具执行,结果再回传给模型接着想下一步。这四步就是 Agent 干活的引擎。 工具定义要做好三件事,模型才不会乱来:名字一眼看懂(get_file 比 utility_a 好一百倍)、参数用 JSON Schema 说清类型和必填、描述讲清什么场景该用。定义不好,它要么在错的场景瞎调用,要么该用工具时凭记忆编一个出来。 真正拉开差距的地方是失败处理。文件不存在、网络超时、权限不足都是日常,合格的 Agent 要会重试、会换方案、实在不行停下来问人——会停下来问的,比硬着头皮瞎试的可靠得多。 最后一个反直觉的建议:工具不是越多越好,从三五个高频的开始,装多了模型反而选择困难。 我把 Tool Call 的完整链路和工具定义清单写在这篇里了: https://www.toutiao.com/article/7683457801774989850/ 你给 Agent 装的第一个工具是什么?

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