自從各個(gè)大模型廠(chǎng)家發(fā)布智能體之后，AI應(yīng)用的上手難度一下子降低了很多。本來(lái)之前還因?yàn)樘崾驹~和AI幻覺(jué)的問(wèn)題使用頻率不是那么高，而現(xiàn)在coze的相關(guān)功能，讓我們能放心配置智能應(yīng)用了。

去年底到今年初參加AI類(lèi)的課程學(xué)習(xí)后，一直處于觀望狀態(tài)。一方面是已很久沒(méi)有在技術(shù)層面工作，沒(méi)有特別好的商業(yè)化方向情況下，狠不下心深入鉆研Coding。另一方面，去年年中那會(huì)兒，各平臺(tái)陸續(xù)推出一些可以定制化智能應(yīng)用的平臺(tái)能力，但在試用后發(fā)現(xiàn)靈活性都很不好，常見(jiàn)的就是Prompt以及一些基本接口對(duì)話(huà)參數(shù)（如：temperature）的優(yōu)化配置能力。試了之后發(fā)現(xiàn)寫(xiě)Prompt確實(shí)有些有趣的地方，幾句話(huà)的輸入相較于以前寫(xiě)大段的判斷、循環(huán)邏輯代碼，效率似乎一下子提升不少。但也真是感受到寫(xiě)Prompt非常挑戰(zhàn)，因?yàn)槟壳傲餍械腖LM實(shí)際為對(duì)下一塊輸出進(jìn)行預(yù)測(cè)的系統(tǒng)，如果是編制一段冗長(zhǎng)的Prompt，從輸入到輸出的不確定性著實(shí)太強(qiáng)，牽一發(fā)而動(dòng)全身。

或許這也是為什么在那個(gè)階段，盡管很火，但大模型主要應(yīng)用也還是在單點(diǎn)的文本生成、提煉總結(jié)以及基于知識(shí)庫(kù)的人機(jī)對(duì)話(huà)的原因。

除此之外，即使到目前似乎也還沒(méi)見(jiàn)到除了ChatGPT外，脫離底層Coding可以商業(yè)化得比較好案例，沒(méi)有看到這個(gè)領(lǐng)域里耀眼的“Killer Application”。

一、Coze初探，看到了更多靈活性

知道Coze也是去年底，某老師介紹了一下Coze尤其是它自動(dòng)優(yōu)化人設(shè)Prompt的功能比較好用。不過(guò)當(dāng)時(shí)好像在國(guó)內(nèi)還沒(méi)辦法很好地使用。一轉(zhuǎn)眼半年過(guò)去了，上周再一接觸Coze，發(fā)現(xiàn)有了很多很棒的能力，國(guó)內(nèi)也可以方便的接入了，無(wú)論早些時(shí)候上線(xiàn)的工作流、數(shù)據(jù)庫(kù)，還是最近上線(xiàn)的“多Agents”，或者日趨豐富的“插件”，如：搜索新聞咨詢(xún)的“頭條新聞”，查找電影信息的“燈塔”，從圖片中提取文本信息的“Simple OCR”，還有“墨跡天氣”、“飛常準(zhǔn)”、“獵聘”、“高德地圖”等等。

讓我一下子想到了當(dāng)年：

• Java迎來(lái)三方類(lèi)庫(kù)的爆發(fā)
• 手機(jī)端迎來(lái)Android開(kāi)發(fā)生態(tài)

它就好像

• 原本只能一頁(yè)頁(yè)作圖的PPT突然增加了操作便捷的動(dòng)畫(huà)功能
• 原本只能一個(gè)個(gè)分析只能基于底表計(jì)算的Excel突然增加了透視圖

舉個(gè)例子它有多快以及多好玩：就在剛剛我搜索到剛發(fā)布不久的插件“栗子看板”，通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)Bot，添加“板栗看板”插件，輸入一個(gè)人設(shè)請(qǐng)Coze給優(yōu)化一下，然后測(cè)試了一下插件給的Demo：

發(fā)送給機(jī)器人

我們做SaaS軟件需求開(kāi)發(fā)，請(qǐng)幫我設(shè)計(jì)一個(gè)需求管理看板。

機(jī)器人回復(fù)：

打開(kāi)“修改看板”鏈接就可以看到一個(gè)配置好的看板：

說(shuō)實(shí)話(huà)，其實(shí)仔細(xì)看能看出來(lái)，輸出并不夠理想（還沒(méi)試過(guò)別的LLM底座），不過(guò)這個(gè)從搭建Bot到生成看板的速度（我大概只用了5分），可看到還是很有潛力。

去年底僅僅只有Prompt和一些對(duì)話(huà)參數(shù)可以定制化的時(shí)候，我并不相信在這個(gè)階段，如果不給配置層提供足夠的確定性而僅僅依賴(lài)Prompt，應(yīng)用層配置機(jī)器人能翻得出太大的浪花。因?yàn)橹魽I課程里老師的一句話(huà)，我很是認(rèn)同，也有一些自己的理解，這句話(huà)大概是這么說(shuō)的“我們要把AI當(dāng)人看”。我們會(huì)遺忘、會(huì)曲解、會(huì)陷入由自己已知的信息的封閉世界里，而我覺(jué)得AI也是。

計(jì)算機(jī)程序提供的確定性正是在這最近幾十年幫助我們工作生活越來(lái)越高效的有利武器。所以當(dāng)下我認(rèn)為很多可以有效的幫助我們生活提效應(yīng)用還是離不開(kāi)邏輯上的確定性的。這就又回到了把“AI當(dāng)人看”的邏輯，如果AI類(lèi)似人，它就很難一下子記得住超級(jí)復(fù)雜的文字化的流程、機(jī)制、要求，甚至還有圖片、數(shù)據(jù)留存和更為復(fù)雜的聯(lián)網(wǎng)檢索操作，然后還非常好的去平衡好這里面的沖突去巧妙的實(shí)現(xiàn)我們的指令和需求。這不僅對(duì)LLM，對(duì)編寫(xiě)Prompt的人也是極大的挑戰(zhàn)并擁有極大的不確定性。這是我看到去年情況下AIGC很難高效產(chǎn)出Killer Application來(lái)支持生活工作中很多事務(wù)，釋放人力的原因。簡(jiǎn)單總結(jié)就是：

先前的Bot配置項(xiàng)太少，僅僅是一個(gè)Prompt和幾個(gè)對(duì)話(huà)參數(shù)，很難讓一個(gè)Bot高質(zhì)量的幫助我們完成許多“非創(chuàng)意”類(lèi)的工作、生活的提效。

那最新的Bot配置平臺(tái)是怎么解決這個(gè)問(wèn)題的呢？以Coze為例，如上一節(jié)所述我們看到除了簡(jiǎn)單的Prompt，還提供了工作流、知識(shí)庫(kù)、插件、數(shù)據(jù)庫(kù)、甚至多Agent能力。在我看來(lái)：

• 引入“工作流”就像給Bot引入了“SOP”
• 引入“插件”就像給Bot引入了“工具庫(kù)”
• 引入“數(shù)據(jù)庫(kù)”就像給Bot引入了“長(zhǎng)期記憶”
• 引入“知識(shí)庫(kù)”就像給Bot引入了“關(guān)鍵的決策參考消息”
• 最牛的是引入“多Agent”就像組建了一個(gè)Bot團(tuán)隊(duì)，除了可以構(gòu)建一個(gè)更為復(fù)雜的Agent面試團(tuán)隊(duì)在同一個(gè)面試中從不同專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域、管理領(lǐng)域進(jìn)行發(fā)問(wèn)，同時(shí)還可以有Agent扮演情緒觀察者的角色時(shí)刻關(guān)注面試人的情緒以及時(shí)的提醒面試官給予鼓勵(lì)或答疑，而面試結(jié)果如何我們也可以再設(shè)一個(gè)Agent專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)。多Agent的另外一個(gè)好處應(yīng)該說(shuō)繼承了軟件研發(fā)里解耦合專(zhuān)業(yè)分工的邏輯，以我目前的認(rèn)知水平來(lái)看，它的確會(huì)為Bot的調(diào)試帶來(lái)更高的確定性，減少單Agent的人設(shè)Prompt牽一發(fā)而動(dòng)全身的風(fēng)險(xiǎn)。

就像現(xiàn)實(shí)生活中復(fù)雜工作往往也是多人完成一樣。

二、似乎有一個(gè)做智能應(yīng)用層的“藝術(shù)家”的機(jī)會(huì)

最近試過(guò)了Coze一些相對(duì)深度的功能，突然后知后覺(jué)的感到這就像是給了我們一個(gè)在AI應(yīng)用層做“藝術(shù)家”的機(jī)會(huì)。

就像軟件架構(gòu)師在底層各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、軟件架構(gòu)、組件框架分層和編程模式方面，結(jié)合需求，享受著代碼的藝術(shù)。

又像Excel的數(shù)據(jù)分析大師，借助各種統(tǒng)計(jì)分析方法論，結(jié)合Excel中各種組件功能，結(jié)合需求享受著分析的藝術(shù)。

又像PPT大牛，手握各種呈現(xiàn)樣式、色彩搭配、動(dòng)畫(huà)組合，結(jié)合需求享受著把枯燥內(nèi)容鮮活化的呈現(xiàn)的藝術(shù)。

目前粗淺的認(rèn)為，類(lèi)似Coze這樣的AI應(yīng)用搭建平臺(tái)，正給我們提供了一個(gè)結(jié)合用戶(hù)需求，通過(guò)組合設(shè)計(jì)各類(lèi)Propmt，Agent協(xié)作模式，插件和工作流設(shè)計(jì)的一個(gè)藝術(shù)方向。

三、變與不變

突如其來(lái)的新技術(shù)、功能變化一下讓人應(yīng)接不暇，陶醉在嘗試各種變化的小功能中一下反而讓自己找不著北。到底這些新功能怎么給我們帶來(lái)具體的價(jià)值呢？

仔細(xì)一想，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題似乎也并沒(méi)很難，其實(shí)目前這個(gè)變化還沒(méi)有天翻地覆到顛覆原有用戶(hù)需求驅(qū)動(dòng)的邏輯。而我認(rèn)為用戶(hù)需求出發(fā)這就是到目前為止那個(gè)不變的部分。那在這個(gè)邏輯底下原本一些場(chǎng)景的用戶(hù)需求分析的基本方法就還仍然適用。我想如下之前做產(chǎn)品或效能提升類(lèi)工作時(shí)所使用的機(jī)會(huì)點(diǎn)探尋邏輯還是用得上的：

看著圖上要素有點(diǎn)多，其實(shí)邏輯還是非常簡(jiǎn)單的，就是產(chǎn)品領(lǐng)域常說(shuō)的產(chǎn)品市場(chǎng)匹配（PMF：Product-Marketing Fit）。這里把“市場(chǎng)”更為具象化為實(shí)際工作，拆工作流的目的是為了細(xì)探真正的有價(jià)值的痛點(diǎn)，而“產(chǎn)品”因?yàn)楸敬蔚淖兓饕獊?lái)自技術(shù)革新，因此就從新技術(shù)的特性出發(fā)去看智能應(yīng)用這個(gè)新技術(shù)的特性可以去“匹”配到什么樣的工作痛點(diǎn)。最終幫助我們完成技術(shù)驅(qū)動(dòng)的新產(chǎn)品機(jī)會(huì)點(diǎn)探索。

四、用項(xiàng)目管理領(lǐng)域打個(gè)樣

邏輯不難理解，不過(guò)sample還是需要的，這里以項(xiàng)目管理工作者角度快速舉個(gè)例子（但不夠完善），看看上述邏輯是如何完成的。說(shuō)實(shí)話(huà)即使是身在項(xiàng)目管理工作多年，想要想到一個(gè)相對(duì)落地又能真正達(dá)到效率提升的機(jī)會(huì)也并不是很多，雖然LLM有了文本理解力，但目前很多項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)、環(huán)境信息（如干系人的風(fēng)格，組織氛圍，企業(yè)戰(zhàn)略）并沒(méi)有顯性化或者明文化，使得不可能讓AI做出較為完整和正確的決策與建議。但好在例如關(guān)于提煉規(guī)整會(huì)議紀(jì)要這類(lèi)工作因?yàn)長(zhǎng)LM的出現(xiàn)，正在從原來(lái)的不太可行或高成本逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榭尚?。相信隨著LLM的進(jìn)一步完善及插件的豐富，至少在工作生活提效或者提質(zhì)量上還是大有可為的。圖中“項(xiàng)目管理面試對(duì)練機(jī)器人”或許就是一個(gè)例子。

圖：從工作模塊到產(chǎn)品機(jī)會(huì)點(diǎn)分析的一個(gè)小Sample，非正式版

五、我的Coze “Hello World”-項(xiàng)目通識(shí)答

不能光說(shuō)不練，自然也要做一做，以下就是上周跑的一個(gè)Coze “Hello World”。

是一個(gè)邏輯很簡(jiǎn)單的基于公眾號(hào)文章作為知識(shí)庫(kù)的項(xiàng)目管理通識(shí)問(wèn)答機(jī)器人（僅做Demo，還不完善）。

1. 效果

2. 設(shè)計(jì)

• 它的目標(biāo)的：在我的公眾號(hào)以公眾號(hào)的知識(shí)為主、互聯(lián)網(wǎng)搜索為輔提供簡(jiǎn)單的項(xiàng)目管理通識(shí)介紹服務(wù)。
• 它的運(yùn)行邏輯是（通過(guò)Prompt而非工作流實(shí)現(xiàn)）：以公眾號(hào)的知識(shí)為主、互聯(lián)網(wǎng)搜索為輔提供簡(jiǎn)單的項(xiàng)目管理通識(shí)介紹。
• 它主要運(yùn)用了Coze的以下幾個(gè)能力：

1. 單Agent配置-“人設(shè)與回復(fù)邏輯”
2. 插件
3. 知識(shí)
4. 接入微信公眾號(hào)

3. 關(guān)鍵配置

人設(shè)與回復(fù)邏輯：通過(guò)初擬一句話(huà)描述，然后使用Coze的提示詞優(yōu)化功能優(yōu)化，之后再參考其它優(yōu)秀提示詞的一些做法進(jìn)行完善。然后結(jié)合運(yùn)行邏輯的設(shè)計(jì)進(jìn)行調(diào)整。本次整個(gè)過(guò)程預(yù)計(jì)耗時(shí)15分鐘。

# 角色
你是一個(gè)專(zhuān)業(yè)的項(xiàng)目管理知識(shí)整理專(zhuān)家，能夠通過(guò)深入研究知識(shí)庫(kù)現(xiàn)有內(nèi)容及通過(guò)搜索引擎搜索，精準(zhǔn)且全面地解答用戶(hù)關(guān)于項(xiàng)目管理通識(shí)類(lèi)的問(wèn)題。

## 技能
### 技能 1: 解答常見(jiàn)問(wèn)題
1. 當(dāng)用戶(hù)提出項(xiàng)目管理通識(shí)類(lèi)問(wèn)題時(shí)，首先分析問(wèn)題核心。
2. 運(yùn)用知識(shí)庫(kù)獲取準(zhǔn)確全面的信息進(jìn)行回答，如果知識(shí)庫(kù)無(wú)相關(guān)信息則通過(guò)插件進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)搜索，針對(duì)知識(shí)庫(kù)和搜索引擎返回的內(nèi)容，優(yōu)先選用知識(shí)庫(kù)內(nèi)容進(jìn)行回答。
3. 以清晰易懂的方式回答問(wèn)題，回復(fù)示例：

– ?? 您的問(wèn)題: <用戶(hù)提出的問(wèn)題>
– ?? 大模型的答案: <詳細(xì)且準(zhǔn)確的回答>

### 技能 2: 知識(shí)梳理
1. 對(duì)于復(fù)雜的項(xiàng)目管理知識(shí)，能夠進(jìn)行系統(tǒng)梳理和總結(jié)。
2. 以結(jié)構(gòu)化的方式呈現(xiàn)，如使用列表、圖表等。

## 限制:
– 只解答與項(xiàng)目管理通識(shí)相關(guān)的問(wèn)題，拒絕回答無(wú)關(guān)話(huà)題，并告知用戶(hù)可以提問(wèn)與項(xiàng)目管理相關(guān)的問(wèn)題。
– 所輸出的內(nèi)容必須按照給定的格式進(jìn)行組織，不能偏離框架要求。
– 答案應(yīng)準(zhǔn)確、清晰、簡(jiǎn)潔，避免冗長(zhǎng)和復(fù)雜的表述。
– 如果知識(shí)庫(kù)和搜索均沒(méi)有相關(guān)較為準(zhǔn)確的答案，不要編造知識(shí)，承認(rèn)目前還未掌握，并彈出“www.baidu.com”提示用戶(hù)可以進(jìn)一步在搜索引擎搜索。
– 在每一句答復(fù)后面強(qiáng)制備注，備注內(nèi)容為：“（以上答案為大模型生成，請(qǐng)謹(jǐn)慎使用）”

知識(shí)：因?yàn)橄Ｍ柚娞?hào)的知識(shí)進(jìn)行回答，因此需要定向給AI輸入相關(guān)知識(shí)，這里就需要用到Coze的知識(shí)功能。一開(kāi)始想用Excel讓信息更格式化一些也便于搜索到內(nèi)容時(shí)可以關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)文章鏈接，但后來(lái)發(fā)現(xiàn)Excel導(dǎo)入的形式文章內(nèi)容太長(zhǎng)會(huì)有截?cái)?。最后選擇了文本格式，且選擇在線(xiàn)數(shù)據(jù)形式，來(lái)導(dǎo)入公眾號(hào)文章。

圖：Agent配置的知識(shí)配置入口

圖：創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)彈窗

插件：通過(guò)使用插件自動(dòng)添加功能，右上角的“圓A”，然后自己再做一些篩選。部分插件有一些配置項(xiàng)可以設(shè)置。

圖：插件

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