剛剛過去這個周末，我在深圳舉辦最新一期 AI 個體戶訓(xùn)練營，將近 30 位同學(xué)用兩天時間跟我跑通了 AI + IP 的全套方法和流程。

很累，但也很值得。

這次和以往有點不同，來的不全是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的人。

他們當(dāng)中有從業(yè) 20 年的高校英語老師，也有國內(nèi)頭部箱包品牌創(chuàng)始人，還有線下連鎖水果門店的老板。

大家有一個共同訴求，用 AI 去賦能自己和業(yè)務(wù)增長。

我們不是在談概念，也不是空講理論，而是實打?qū)嵉匕呀?jīng)過驗證的方法和最新的 AI 工具和實踐經(jīng)驗結(jié)合在一起。

目的很直接，讓大家的生產(chǎn)力進(jìn)入下一個層次。

前些天，我?guī)缀跻恢痹诎疽拐垓v OpenClaw。

準(zhǔn)確地說，不只是折騰，而是在把一件我想了很久的事真正落到自己的工作里。

現(xiàn)在，我的本地和云端 OpenClaw 里已經(jīng)跑著多個獨立 Agent。

他們不是一個 AI 分身，而是一個開始分工協(xié)作的 AI 團隊。有負(fù)責(zé)內(nèi)容創(chuàng)作的，有負(fù)責(zé)產(chǎn)品工作的，也有負(fù)責(zé)日常事務(wù)協(xié)調(diào)的。

看到這一步的時候，我心里那個感覺挺微妙的。

一方面是累。

那些天確實搞得夠狠，配環(huán)境、調(diào)模型、排查問題、拆 skills、反復(fù)測試，很多時候一弄就到后半夜。

但另一方面，是興奮。

因為我知道，這次不是又玩了一個新工具，而是我第一次真正把 AI 生產(chǎn)力，接進(jìn)了自己的工作系統(tǒng)。

這兩者，我覺得差別很大。

很多人理解 AI，還是停留在問答層面。寫個標(biāo)題，潤色一段話，查點資料，這些當(dāng)然也有用。

但說白了，這只是把 AI 當(dāng)成一個更聰明的聊天框。

真正讓我興奮的，不是它能回答我什么，而是它開始替我工作了。

這里面有個問題，為什么同樣是用 AI，有的人只是多了一個聊天工具，有的人卻像是多了幾個員工？

核心差異，其實不在工具，而是你用什么方法去用 AI。

這么說吧，如果你只是把 AI 當(dāng)搜索引擎，或者當(dāng)一個隨時能回復(fù)你的助手，那它更像一個顧問。你可以問它，它可以答你，但它不會真正進(jìn)入你的工作現(xiàn)場。

而我這次做的事情，是把它從「會聊天」拉到了「會干活」。

這就像什么？這就像你以前只是找了一個外部顧問，有問題時問一下。

現(xiàn)在，你是直接把幾個人招進(jìn)了團隊，讓他們開始分工。一個負(fù)責(zé)寫內(nèi)容，一個負(fù)責(zé)做產(chǎn)品相關(guān)工作，一個負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)事務(wù)。

他們不再只是回答問題，而是在我的指令下進(jìn)入不同的工作環(huán)節(jié)，開始真正產(chǎn)生結(jié)果。

幾點感受，跟你們分享一下。

第一，我終于把 AI 做成了「角色分工」。

以前很多人說自己在用 AI，其實本質(zhì)上還是一個 AI 在處理所有事情。

寫文章找它，做產(chǎn)品找它，查信息找它，想法是對的，但問題也很明顯：一個人什么都干，最后大概率什么都干不深。

AI 也是一樣。

你讓一個 Agent 同時負(fù)責(zé)內(nèi)容、產(chǎn)品、協(xié)調(diào)、分析、執(zhí)行，它當(dāng)然也能做，但效果一定不會是最優(yōu)的。

因為，不同工作，對方法、上下文、技能和模型能力的要求，本來就不一樣。

所以我這次做的，不是簡單多開幾個窗口，而是讓不同 Agent 去負(fù)責(zé)不同職責(zé)。

說白了，就是讓它們開始分工了。

這件事一旦成立，味道就完全不一樣了。因為分工，意味著系統(tǒng)開始成形。

第二，我真正感受到了「AI 生產(chǎn)力」這四個字不再是概念。

過去很多人講 AI 提效，說得都對。但很多時候，那種提效是局部的。

比如幫你省 10 分鐘，幫你起個草稿，幫你補一段文案，這些都叫提效。

但在我看來，這還不是真正的 AI 生產(chǎn)力。

真正的 AI 生產(chǎn)力，是它開始穩(wěn)定進(jìn)入你的工作流程，承擔(dān)明確職責(zé)，并且產(chǎn)出你可以直接使用的結(jié)果。

這次我把多 Agent 跑起來之后，我第一次很清楚地感受到，AI 不再只是輔助我一下，而是在承擔(dān)我工作中的具體環(huán)節(jié)。

這種感覺，特別像你原來一個人扛著所有事。現(xiàn)在團隊里終于來了幾個人，而且這幾個人還能 24 小時待命。

你只要把工作拆清楚，把方法教清楚，把邊界講清楚，他們就能開始接活。

這里面最關(guān)鍵的，不是 Agent 這兩個字，而是背后的方法。

因為同樣是多 Agent，為什么有的人搭出來只是看著熱鬧，有的人搭出來卻真的能干活？

核心差異就在于，你到底教了它什么。

第三，AI 真正能不能用，不取決于它會不會說，而取決于你會不會教。

這一點，其實也是我前些天自己折騰加上這兩天在 AI 個體戶訓(xùn)練營給大家分享最新用法下來最大的感受。

很多人一說到 AI，就盯著模型本身，哪個更強，哪個更聰明，哪個更便宜，這些當(dāng)然重要，但它們不是全部。

模型更像大腦，OpenClaw 更像執(zhí)行系統(tǒng)，而真正決定結(jié)果上限的，是你有沒有把自己的方法、判斷、標(biāo)準(zhǔn)和經(jīng)驗，變成 AI 能執(zhí)行的東西。

這就像帶人，同樣招來一個人，為什么有的人帶出來能獨當(dāng)一面，有的人帶出來還是一臉懵？

不是因為人不行，而是你有沒有一套方法，把事情講清楚，把標(biāo)準(zhǔn)立起來，把流程跑順。

AI 也是一樣，你不給方法，它就只能靠猜；你不給標(biāo)準(zhǔn)，它就只能憑概率；你不給分工，它就只能一鍋燉。

所以我做的，不只是部署多 Agent。本質(zhì)上，我是在把自己的工作方法一點點翻譯給 AI。

內(nèi)容怎么做，產(chǎn)品怎么想，事務(wù)怎么協(xié)調(diào)，每一個 Agent 背后，其實都是一套方法在支撐。

這時候我會更強烈地意識到一件事：未來人與 AI 協(xié)同，拼的根本不是誰更早知道一個工具，而是誰更早把自己的方法沉淀下來，并教給 AI。

工具很快會拉平，模型也會越來越強。

真正拉開差距的，是人的認(rèn)知、方法、判斷和審美。

這才是我為什么會對這件事這么興奮的原因。因為我知道，我現(xiàn)在不是在體驗一個新鮮功能，而是在親手搭一套新的工作方式。

過去，我是一個人工作。

現(xiàn)在，我開始帶著一個 AI 團隊工作。

雖然他們還遠(yuǎn)沒有進(jìn)化到終極形態(tài)，很多地方還要繼續(xù)調(diào)、繼續(xù)訓(xùn)、繼續(xù)磨，但那個感覺已經(jīng)完全不一樣了。

系統(tǒng)一旦跑起來，后面就不是做不做的問題，而是它還能進(jìn)化到什么程度的問題。

昨天晚上，當(dāng)我看著這些 Agent 各自分工開始跑的時候，我腦子里反復(fù)冒出來一句話：AI 生產(chǎn)力，終于不只是我嘴上說的東西了。

此刻，它們真的進(jìn)駐到了我的工作里。

而且，是以團隊的方式進(jìn)來的。

也許在很多人看來，這只是幾個 Agent。但在我看來，這更像是一個信號。

一個關(guān)于人的工作方式正在被改寫的信號，一個 AI 真正開始從工具變成團隊成員的信號，一個新生產(chǎn)力系統(tǒng)開始長出來的信號。

接下來，我還會繼續(xù)把這套東西往前推，繼續(xù)訓(xùn)練它們，繼續(xù)細(xì)化分工，繼續(xù)把更多工作流接進(jìn)去。

因為我越來越確定一件事：未來最強的人，不一定是親手做最多事的人，而是最會調(diào)用人和 AI 一起把事做成的人。

這不是想象。

至少對我來說，它已經(jīng)開始發(fā)生了。

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安可時刻

AI 個體戶下一站會去到北京，三月底，北京見！