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我给AI员工安排工作,发现了多Agent的坑丨赛博摆摊日记2

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书接上回。

确定AI助手后,第一件事就是把之前写的《赛博摆摊赚小钱》发给它,让它帮我设计一套框架体系。


我对标的是Dan Koe。

AI给出的框架很学术。换句话说,不落地。


我只好自己改。把框架拆成两层:

  • 第一层:赛博摆摊实践(产品+销售转化)

  • 第二层:赛博摆摊项目传播

问题来了。

这两层有很多混淆项。我自己规划时经常混,给AI下指令时更难免不清晰。需要设计一套清晰的工作流。

第一时间,我想到了"多Agent协作"。

养过龙虾的应该都听过这个概念。通俗说,就是把一个AI拆成一个团队的多个角色,各负其责、相互协作。

比如你想推广一个产品,需要市场部,就可以把AI赋予策划、文案、设计、媒介等多个角色。每个角色设置专业背景,再经过定向训练,就真的组成了一个AI团队。

听起来很炫酷吧?

前年我刚了解这个架构时,也觉得炫酷,跟团队商量后迫不及待在小程序应用了。

结果发现——开发复杂性不低,token消耗更高。

这也不难理解。

人多嘴杂。一个团队干活,光对齐颗粒度就得开几个会。每个人还维护自己的知识体系,加上任务中经常出现的"只旁听没任务也消耗token"的角色,整个体系的token消耗自然不低。

前段时间,Claude官方发布《Building multi-agent systems:when and how to use them》一文,验证了这个观点:

多Agent结构token消耗量,一般是单Agent的3-10倍。

用王朔的话说:多Agent,看起来很美。

那赛博摆摊到底用不用多Agent?

判断标准很简单:

如果一个任务比较简单——比如开小饭馆,就厨师、服务员、收银员几个角色——那用单个Agent就够了。

如果一个任务足够复杂——比如开连锁餐饮,要标准化,还要精细分工——那用多Agent,消耗多也认了,毕竟大公司里混日子也属正常。

赛博摆摊呢?恰好卡在中间。

你说简单吧,它有两套系统(实践层+传播层),每套都涉及赛博摆摊元素,特别容易混淆。你说复杂吧,核心就是选品+传播。

怎么办?

我想到一个办法:问问AI自己。


显然,AI设计的工作流没有考虑复杂性,我又重点强调了重复任务


AI给我设计了一套"分层指令系统"。



核心思路:

用一套指令格式,让同一个AI在不同场景下扮演不同角色,而不是把一个AI拆成多个。

具体来说:

  • 产品层指令:产品:[任务描述] → AI进入产品思维模式

  • 传播层指令:传播:[任务描述] → AI进入传播思维模式

  • 记录层指令:记录:[任务描述] → AI进入记录思维模式

这样一来,不用多个AI协作,一个AI就能干完所有活,token消耗大幅降低,也不会出现"对齐颗粒度"的内耗。

整个流程体验下来,我有个直观感受:

AI同时具备超强的逻辑思维能力和执行能力,两大能力组成了一个杠铃型结构。

我们普通人则需要努力进化成枣核型——

一方面从AI的大局观里吸收养分,完善自己对项目的理解;

一方面努力压榨AI的执行能力,把鞭子抽起来,让这些赛博大骡子大马给我们干活,产出成果,帮我们赚钱。

工作流搭建起来后,第一件事就是选品。

很多人听过各种IP讲:先输出内容,把流量做起来,有流量自然就会变现。

我有个反常识:先选品,明确自己卖什么,再考虑怎么输出内容。

为什么?

关注我,下篇详细讲。

杨泽是谁?

·《潮流:品牌引爆、出圈背后的秘密》、《产品冷启动》作者。

·就职过互联网大厂,曾负责脉脉、Totok等多个细分市场产品从0到1增长工作。

·资深品牌架构师。对外经贸大学、阿里巴巴UMIC课堂、36Kr Eclub特邀讲师。

·人人都是产品经理、虎嗅、techweb专栏作者,曾出版《精益营销第一课:产品冷启动》

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