青年员工人工智能能力提升的路径与思考

结合我们“一人公司”的愿景,我们需要大量的智能体(数字员工)替我们打工.而未来的AI数字员工,会以大语言模型为大脑,串联所有已有的工具和新造的AI工具.@罗文:数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)创造者的学习也依照这个方向,用大模型和Agent模式把工具串起来,着重关注在创造能落地AI的agent应用.大模型的开发研究和演进,就交给学术界和大厂吧.?[heading2]Agent工程(基础版)[content]如同传统的软件工程学,Agent工程也有一个迭代的范式:1.梳理流程:梳理工作流程SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」.2.「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列的小工具,让机器能完成每一个单一任务.3.建立规划:串联工具,基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」.4.迭代优化:不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的Agent.[heading2]数字员工“进化论”[content]itao:《从copilot到Agent,从实习到转正,从副驾到主驾》--到底是固化流程,还是让AI自主思考,需要在对AI能力基础上作出妥协和平衡.

拥抱AI的心态建立后，接下来要提升的是AI素养，即理解和使用AI的基本能力。在这一阶段，个体应系统学习AI相关知识，包括机器学习、自然语言处理等基本概念，以及AI在各行业中的应用案例。这并不意味着人人都要成为程序员或AI专家，但了解这些技术的原理和局限性非常必要。同时，可以开始上手一些AI工具：例如，尝试使用像ChatGPT一类的对话式AI获取信息，使用智能翻译工具阅读外文资料，使用AI绘图程序体验创作辅助等等。在日常工作中练习利用AI工具来完成部分任务，如用AI协助撰写文档、整理数据、生成简单代码等。通过亲身实践，掌握这些工具的用法和技巧，将繁琐低效的工作交给AI处理，腾出时间专注于更高价值的事情。这一阶段的关键目标是让自己熟练驾驭AI工具，成为AI的使用者而非旁观者。需要注意的是，在使用AI工具时也要保持理性，认识到当前AI的局限（例如可能给出不准确的信息、缺乏常识推理等），学会验证AI的输出结果，不盲从。

对于处于中间位置的执行层而言，形势更为紧迫，需要立即采取行动。他们面临着双重压力：一方面，人工智能可能取代其当前的工作职能；另一方面，这也是一个向上攀升的机会。如果他们能够迅速掌握并熟练运用人工智能技术，就有可能跃升至领导层，取代那些未能及时适应新技术的管理者。所以，“血洗”是两方面的，谁都跑不了。通过深入解读上方的图表，我们可以洞察到在激烈竞争中不仅生存，更要保持领先地位的关键因素。无论是对组织还是个人而言，核心都在于如何培养和充分利用人才。这不禁让我们思考：在这个人工智能迅速发展的时代，我们应如何成为不可或缺的人才？如何主动融入人工智能的浪潮？为了在这场变革中不仅生存，更要蓬勃发展，我们需要重点关注两个方面：如何有效应用人工智能技术，以及如何保持持续学习和关注的态度。先说技术应用。首先，如果你对生成式人工智能还不甚了解，当务之急是迅速掌握其基本概念和潜在影响。值得注意的是，你无需成为技术专家，深入每个技术细节。相反，重点应放在理解这项技术如何革新我们的工作方式，如何重塑行业格局。这种宏观的理解将帮助你在变革中找准定位，抓住机遇。其次，深入了解市场上现有的人工智能产品和工具，并积极尝试将它们应用到实际工作中。这种实践性的学习不仅能帮助你快速适应新技术，还能让你洞察到AI在实际工作中的优势和局限性。通过亲身体验，你将更好地理解如何将AI工具与你的专业知识和创造力相结合，从而在工作中创造更大的价值。