你是否還在一個(gè)個(gè)標(biāo)簽頁(yè)之間來(lái)回切換，復(fù)制粘貼信息，手動(dòng)完成那些重復(fù)性工作？大多數(shù)人使用 AI 的方式還停留在最初級(jí)的階段：輸入問(wèn)題，獲得答案，然后自己動(dòng)手完成工作。但有一小群人已經(jīng)跨越到了完全不同的維度，他們讓 AI agent 自動(dòng)管理郵件、日歷、廣告投放和日常運(yùn)營(yíng)，生產(chǎn)力提升了 10 到 20 倍。這不是夸張，而是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

最近我深入研究了 Remy Gaskill 在 The Startup Ideas Podcast 上分享的一套 AI agent 工作流系統(tǒng)，這套方法讓我徹底重新思考了如何使用 AI。Remy 用一個(gè)非常簡(jiǎn)潔的對(duì)比概括了這場(chǎng)變革："從問(wèn)答模式到目標(biāo)-結(jié)果模式"。傳統(tǒng)的聊天就像打乒乓球，你來(lái)我往，但最終還是你在做事。而 AI agent 則完全不同，你給它一個(gè)目標(biāo)，它會(huì)自己規(guī)劃步驟、執(zhí)行任務(wù)、交付結(jié)果。這種差異看似微小，實(shí)則是生產(chǎn)力上的代際躍遷。當(dāng)這種效率優(yōu)勢(shì)在數(shù)周、數(shù)月的時(shí)間維度上累積，你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩開(kāi)了那些還在手動(dòng)操作的人。

我花了很長(zhǎng)時(shí)間消化這套方法論，因?yàn)樗|及了一個(gè)更深層的問(wèn)題：我們與 AI 的關(guān)系正在從工具使用者轉(zhuǎn)變?yōu)閳F(tuán)隊(duì)管理者。你不再是在使用一個(gè)軟件，而是在管理一支數(shù)字員工團(tuán)隊(duì)。這種轉(zhuǎn)變需要的不僅是技術(shù)理解，更是思維方式的根本改變。

Agent 的運(yùn)作原理：觀察-思考-行動(dòng)循環(huán)

在深入討論如何構(gòu)建 AI agent 系統(tǒng)之前，我覺(jué)得有必要先理解 agent 的底層運(yùn)作邏輯。每一個(gè) agent 都遵循同樣的三步循環(huán)：observe（觀察）、think（思考）、act（行動(dòng)）。理解這個(gè)循環(huán)是掌握整套方法論的關(guān)鍵，因?yàn)樗忉屃藶槭裁?agent 能夠自主完成復(fù)雜任務(wù)，而不是簡(jiǎn)單地響應(yīng)單個(gè)指令。

Remy 用一個(gè)具體案例演示了這個(gè)循環(huán)的運(yùn)作方式。假設(shè)你給 agent 一個(gè)任務(wù)："為 Greg Eisenberg 搭建一個(gè)作品集網(wǎng)站。"agent 不會(huì)直接開(kāi)始寫(xiě)代碼，而是會(huì)啟動(dòng)這個(gè)循環(huán)。第一步，它會(huì)檢查工作空間中是否有現(xiàn)有文件（observe）。發(fā)現(xiàn)沒(méi)有相關(guān)信息后，它會(huì)判斷需要先研究 Greg Eisenberg 是誰(shuí)（think）。接著，它就會(huì)去執(zhí)行這個(gè)研究工作（act）。完成研究后，循環(huán)重新開(kāi)始?，F(xiàn)在它掌握了研究成果，會(huì)思考："我需要制定一個(gè)計(jì)劃。"于是它寫(xiě)下計(jì)劃。再次循環(huán)，開(kāi)始編寫(xiě)代碼。又一次循環(huán)，啟動(dòng)網(wǎng)站。再循環(huán)一次，截圖驗(yàn)證任務(wù)是否完成。

我第一次看到這個(gè)流程時(shí)，感到既興奮又有些不安。興奮是因?yàn)檫@意味著 agent 真的可以像人類(lèi)員工一樣分解復(fù)雜任務(wù)、自主決策。不安則是因?yàn)檫@要求我們必須清晰定義任務(wù)的完成標(biāo)準(zhǔn)，否則 agent 可能會(huì)陷入無(wú)限循環(huán)或者朝錯(cuò)誤方向前進(jìn)。但這正是關(guān)鍵所在：agent 會(huì)持續(xù)執(zhí)行"觀察-思考-行動(dòng)"循環(huán)，直到它能夠根據(jù)你設(shè)定的參數(shù)判斷任務(wù)已經(jīng)完成。這種自主性是傳統(tǒng)自動(dòng)化工具完全不具備的。

更讓我印象深刻的是，這套循環(huán)邏輯是跨平臺(tái)通用的。Claude Code、Codex、Antigravity、Cowork、Manus、OpenClaw，這些都只是不同的"agent harnesses"（agent 容器或框架）。Remy 把它們比作不同品牌的汽車(chē)。一旦你學(xué)會(huì)了如何開(kāi)車(chē)——踩油門(mén)、剎車(chē)、轉(zhuǎn)方向盤(pán)——你就能開(kāi)任何車(chē)。豐田也好，路虎也罷，雖然配置不同（座椅加熱、定速巡航等），但基本原理是相同的。Remy 現(xiàn)場(chǎng)演示了在 Claude Code、Codex 和 Antigravity 三個(gè)平臺(tái)上用同樣的提示詞構(gòu)建作品集網(wǎng)站，三個(gè)都成功了。同樣的循環(huán)，不同的風(fēng)味。這個(gè)洞察非常重要，因?yàn)樗馕吨銓W(xué)到的技能是可遷移的，不會(huì)被某個(gè)特定工具鎖定。

構(gòu)建 Agent 的大腦：agents.md 文件

理解了 agent 的運(yùn)作原理后，接下來(lái)就是實(shí)踐部分。第一步是創(chuàng)建 agent 的"大腦"——一個(gè) agents.md 文件。這聽(tīng)起來(lái)很技術(shù)化，但實(shí)際上非常簡(jiǎn)單直觀。我按照 Remy 的方法試驗(yàn)了一次，才真正理解為什么這個(gè)文件如此關(guān)鍵。

首先在你的電腦上創(chuàng)建一個(gè)文件夾，比如叫"executive assistant"（執(zhí)行助理）?，F(xiàn)在這個(gè)文件夾是空的。如果你直接讓 agent 幫你寫(xiě)一封商務(wù)開(kāi)發(fā)郵件，它完全不知道你是誰(shuí)、你賣(mài)什么產(chǎn)品、你的目標(biāo)客戶(hù)是誰(shuí)。結(jié)果就是它會(huì)生成一封通用的、毫無(wú)針對(duì)性的郵件，你還得花時(shí)間大幅修改。這就是大多數(shù)人使用 AI 時(shí)遇到的問(wèn)題：每次都要重復(fù)提供背景信息，效率低下且令人沮喪。

解決方案就是 agents.md 文件。這是你的 agent 的系統(tǒng)提示詞（system prompt），會(huì)在每個(gè)任務(wù)開(kāi)始前加載。你可以在里面放入你的角色、業(yè)務(wù)背景、個(gè)人偏好、使用的工具，以及你喜歡的工作方式。不同的 agent 框架對(duì)這個(gè)文件的命名略有不同：Claude Code 里叫 claude.md，Codex 和 OpenClaw 里叫 agents.md，Gemini 里叫 gemini.md。但概念完全相同：一個(gè) markdown 文件，在 agent 開(kāi)始工作前給它提供上下文。

這里有個(gè)非常實(shí)用的技巧。你可以用任何聊天模型來(lái)構(gòu)建這個(gè)文件。只需說(shuō)："用訪(fǎng)談的方式問(wèn)我問(wèn)題，提取所有你需要的上下文信息，然后幫我構(gòu)建一個(gè) agents.md 文件。"模型會(huì)從你腦子里把信息都挖掘出來(lái)，并且結(jié)構(gòu)化地整理好。我試過(guò)這個(gè)方法，效果驚人。模型問(wèn)了我大概 15-20 個(gè)問(wèn)題，從我的工作角色、公司業(yè)務(wù)、目標(biāo)客戶(hù)、溝通風(fēng)格、常用工具，到我對(duì)郵件簽名的偏好，全部提取出來(lái)并生成了一個(gè)完整的 agents.md 文件。

這標(biāo)志著從"提示詞工程"（prompt engineering）到"上下文工程"（context engineering）的重大轉(zhuǎn)變。當(dāng)你給 agent 加載了足夠多關(guān)于你業(yè)務(wù)的信息后，你的提示詞可以簡(jiǎn)單到令人發(fā)笑。"給我寫(xiě)封商務(wù)開(kāi)發(fā)郵件"就夠了，因?yàn)樯舷挛囊呀?jīng)全在那里了。agent 知道你是誰(shuí)、你在推銷(xiāo)什么、你的語(yǔ)氣風(fēng)格，甚至知道你喜歡在郵件結(jié)尾用什么樣的簽名。這種工作方式的效率提升是指數(shù)級(jí)的，因?yàn)槟悴辉傩枰看味贾貜?fù)提供背景信息，可以直接進(jìn)入核心工作。

給 Agent 配備記憶：memory.md 文件

構(gòu)建好 agents.md 后，下一步是解決一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：記憶。我在使用 ChatGPT 等聊天模型時(shí)經(jīng)常遇到這種情況：你告訴它"我最喜歡的顏色是薰衣草紫"，它說(shuō)"明白了"。但下一次會(huì)話(huà)時(shí)，它完全不記得了。這非常令人沮喪，因?yàn)槟悴坏貌环磸?fù)糾正同樣的問(wèn)題。

ChatGPT 這類(lèi)聊天模型有自動(dòng)記憶功能，它們會(huì)在云端保存信息，但你無(wú)法控制。Agent 的工作方式不同，你可以自己控制記憶。Remy 的解決方案非常優(yōu)雅：在 agents.md 文件中添加兩行指令。第一行："在每個(gè)任務(wù)開(kāi)始前讀取 memory.md 文件"。第二行："當(dāng)我糾正你或者你學(xué)到新東西時(shí)，更新 memory.md 文件"。然后在同一個(gè)文件夾中創(chuàng)建一個(gè)空白的 memory.md 文件。

現(xiàn)在，當(dāng)你說(shuō)"別寫(xiě)得那么正式"，agent 會(huì)在 memory.md 中更新記錄："保持語(yǔ)氣隨意，永遠(yuǎn)不要正式"。每次未來(lái)的會(huì)話(huà)都會(huì)繼承這個(gè)偏好。這就像訓(xùn)練一個(gè)真正的員工。優(yōu)秀的員工會(huì)記住你的偏好并隨著時(shí)間不斷改進(jìn)，你的 agent 也應(yīng)該如此。我按照這個(gè)方法配置后，發(fā)現(xiàn) agent 的表現(xiàn)確實(shí)會(huì)隨著時(shí)間推移越來(lái)越符合我的期望。它會(huì)記住我不喜歡用"顯著"這個(gè)詞，會(huì)記住我傾向于用數(shù)據(jù)支撐觀點(diǎn)，會(huì)記住我喜歡簡(jiǎn)短的段落而不是長(zhǎng)篇大論。

Remy 給出了一個(gè)最佳實(shí)踐建議：保持 agents.md 文件在 200 行以?xún)?nèi)。如果你的 memory.md 文件開(kāi)始保存一些微小的修正，可以更新指令說(shuō)"只保存實(shí)質(zhì)性的修正"。你隨時(shí)可以手動(dòng)清理這個(gè)文件。這個(gè)建議很重要，因?yàn)槿绻洃浳募兊眠^(guò)于龐大和混亂，反而會(huì)影響 agent 的表現(xiàn)。保持信息的精煉和結(jié)構(gòu)化，是讓 agent 高效運(yùn)作的關(guān)鍵。

連接你的工具：MCP 協(xié)議

有了大腦和記憶后，agent 仍然是孤立的。它只能在自己的小世界里工作，無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)你日常使用的各種工具和平臺(tái)。這就引出了下一個(gè)關(guān)鍵組件：MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）。

默認(rèn)情況下，大多數(shù) agent 框架只自帶網(wǎng)頁(yè)搜索功能。就這一個(gè)。要連接 Gmail、Google Calendar、Notion、Stripe、Granola 或其他你使用的工具，你需要 MCP。Remy 用了一個(gè)非常簡(jiǎn)潔的比喻來(lái)解釋 MCP 的價(jià)值。在 MCP 之前，你的 agent 必須學(xué)習(xí)每個(gè)工具的"語(yǔ)言"。Claude 說(shuō)英語(yǔ)，Notion 說(shuō)西班牙語(yǔ)，Gmail 說(shuō)法語(yǔ)，Slack 說(shuō)中文。連接它們需要針對(duì)每個(gè)工具進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)，成本高昂且復(fù)雜。

Anthropic 開(kāi)發(fā)了 MCP 作為通用翻譯器。你的 agent 仍然說(shuō)英語(yǔ)，你的工具仍然說(shuō)它們各自的語(yǔ)言，MCP 坐在中間進(jìn)行雙向翻譯。這個(gè)協(xié)議的出現(xiàn)大大降低了 agent 系統(tǒng)的構(gòu)建門(mén)檻?，F(xiàn)在大多數(shù)框架都讓連接變得非常簡(jiǎn)單。Cowork、Codex、Manus 和 Perplexity 都有"連接器"或"技能"菜單，你可以瀏覽應(yīng)用并登錄，一鍵完成。

一旦連接完成，這才是真正的生產(chǎn)力飛躍發(fā)生的地方。Remy 做了一個(gè)現(xiàn)場(chǎng)演示，讓我印象極其深刻。他讓一個(gè) agent 總結(jié)收件箱、從 Granola 提取會(huì)議筆記、創(chuàng)建一個(gè) Stripe 付款鏈接、在 Notion 中設(shè)置一個(gè)項(xiàng)目、起草一封后續(xù)跟進(jìn)郵件。一個(gè)提示詞，agent 觸及了每個(gè)工具，Remy 沒(méi)有切換任何一個(gè)標(biāo)簽頁(yè)。他說(shuō)："即使你只是能把某件事做快七倍，不需要進(jìn)入所有這些工具，這種效率提升真的會(huì)開(kāi)始復(fù)利。"

我自己嘗試后，這種體驗(yàn)確實(shí)令人震撼。我讓 agent 檢查我的日歷、總結(jié)今天的會(huì)議、從 Notion 中提取項(xiàng)目狀態(tài)、在 Slack 上給團(tuán)隊(duì)發(fā)送更新、創(chuàng)建一個(gè)跟進(jìn)任務(wù)。整個(gè)過(guò)程在兩分鐘內(nèi)完成。如果我手動(dòng)操作，至少需要 15-20 分鐘，還要在多個(gè)應(yīng)用之間來(lái)回切換，思維不斷被打斷。這種無(wú)縫的工作流整合，才是 AI agent 真正的價(jià)值所在。它不是替代某個(gè)工具，而是成為所有工具的協(xié)調(diào)者，讓信息和行動(dòng)在不同平臺(tái)間自由流動(dòng)。

構(gòu)建技能：AI 的標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程

如果說(shuō) agents.md 是大腦，memory.md 是記憶，MCP 是手腳，那么 skills（技能）就是專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的積累。這是整套系統(tǒng)中最具復(fù)利效應(yīng)的部分，也是我認(rèn)為最被低估的組件。

把技能理解為標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)流程（SOP），但是為你的 agent 準(zhǔn)備的。你解釋一次流程，agent 就能每次完美重復(fù)。沒(méi)有技能的情況下是這樣的：你讓 agent 寫(xiě)一份客戶(hù)提案，你們來(lái)回溝通 30 分鐘，改格式、把價(jià)格移到底部、用這個(gè)藍(lán)色色調(diào)。最終得到一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果。但下周，你又得從頭開(kāi)始。有技能的情況下：agent 加載你的提案技能，它已經(jīng)知道格式、顏色、價(jià)格應(yīng)該放在哪里。幾分鐘搞定。

Remy 介紹了兩種創(chuàng)建技能的方法。方法一：提供源材料。他拿了一個(gè)關(guān)于病毒式傳播鉤子（viral hooks）的完整課程文本，上傳給 agent，然后說(shuō)"基于這個(gè)課程給我構(gòu)建一個(gè)病毒式鉤子技能"。agent 就把它打包成一個(gè) .skill 文件，包含指令和參考材料。方法二：從實(shí)際會(huì)話(huà)中構(gòu)建。和 agent 一起手動(dòng)完成一個(gè)流程，當(dāng)你對(duì)結(jié)果滿(mǎn)意時(shí)，說(shuō)"為我們剛才做的創(chuàng)建一個(gè)技能"。它會(huì)把整個(gè)工作流打包起來(lái)。

Remy 分享了一個(gè)真實(shí)案例，特別能說(shuō)明技能的價(jià)值。他構(gòu)建了一個(gè)廣告庫(kù)分析技能，方法是和 Claude 一起走一遍完整流程：抓取競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的廣告、截圖落地頁(yè)、分析文案和創(chuàng)意、生成一份主報(bào)告。這個(gè)流程過(guò)去需要 3-4 小時(shí)。現(xiàn)在他只需輸入兩個(gè)詞，技能就會(huì)運(yùn)行。我算了一下，如果他每周做兩次這樣的分析，一年就能節(jié)省 300-400 小時(shí)。這些時(shí)間可以用來(lái)做更有戰(zhàn)略?xún)r(jià)值的工作，而不是機(jī)械性的信息收集和整理。

更關(guān)鍵的是，技能是可以累積的。如果你每周自動(dòng)化 3-5 個(gè)微小的手動(dòng)流程，最終你會(huì)自動(dòng)化整個(gè)工作流。這不是一夜之間發(fā)生的，而是一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程。但正因?yàn)槭菨u進(jìn)的，它可持續(xù)、可控制。你不是突然把所有工作交給 AI 然后祈禱它不出錯(cuò)，而是一點(diǎn)一點(diǎn)地將那些重復(fù)性、規(guī)則明確的任務(wù)轉(zhuǎn)化為技能，逐步優(yōu)化和完善，直到整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。

技能鏈接和任務(wù)調(diào)度

當(dāng)你積累了足夠多的技能后，真正的魔法開(kāi)始顯現(xiàn)：技能鏈接。單個(gè)技能很有用，但當(dāng)你把多個(gè)技能組合起來(lái)，就能創(chuàng)造出完全自主的工作流。

Remy 舉了一個(gè)會(huì)議準(zhǔn)備的例子。一個(gè)會(huì)議準(zhǔn)備技能會(huì)研究嘉賓并整理談話(huà)要點(diǎn)。一個(gè)播客研究技能會(huì)深入挖掘嘉賓的背景。一個(gè)晨間簡(jiǎn)報(bào)技能會(huì)檢查你的日歷，如果看到有播客安排，就自動(dòng)觸發(fā)研究技能。這種技能的級(jí)聯(lián)調(diào)用，創(chuàng)造了一種近乎魔法的體驗(yàn)：你醒來(lái)，打開(kāi)電腦，晨間簡(jiǎn)報(bào)已經(jīng)準(zhǔn)備好了，今天的播客嘉賓的完整背景資料也躺在那里，你只需要快速瀏覽然后開(kāi)始錄制。

現(xiàn)在大多數(shù)框架都支持定時(shí)任務(wù)。你可以設(shè)置晨間簡(jiǎn)報(bào)技能每天早上 9 點(diǎn)運(yùn)行。它會(huì)檢查你的日歷、總結(jié)收件箱、從 Notion 提取項(xiàng)目更新、交付一份每日行動(dòng)計(jì)劃。我設(shè)置了這樣一個(gè)流程后，發(fā)現(xiàn)它徹底改變了我開(kāi)始一天工作的方式。過(guò)去我需要花 30-45 分鐘"進(jìn)入狀態(tài)"，檢查郵件、看日歷、回顧待辦事項(xiàng)?，F(xiàn)在這些都在我坐下來(lái)之前就完成了，我可以直接進(jìn)入深度工作。

Remy 分享了一個(gè)更激進(jìn)的案例。他正在購(gòu)買(mǎi)一輛特定顏色、特定配置的汽車(chē)。每三小時(shí)，一個(gè) agent 會(huì)自動(dòng)抓取 CarMax、Cars.com、Autotrader 等市場(chǎng)平臺(tái)，如果有匹配的車(chē)出現(xiàn)，就發(fā)送通知給他。這為他每天節(jié)省了大約一小時(shí)的瘋狂刷新標(biāo)簽頁(yè)的時(shí)間。這個(gè)例子讓我意識(shí)到，agent 不僅可以處理工作任務(wù)，還可以接管生活中那些耗時(shí)但重要的監(jiān)控任務(wù)。

我開(kāi)始思考更多可能性。一個(gè) agent 可以監(jiān)控特定主題的新聞，每天生成行業(yè)動(dòng)態(tài)摘要。另一個(gè)可以跟蹤競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品更新和定價(jià)變化。還有一個(gè)可以監(jiān)控社交媒體上關(guān)于你品牌的提及，識(shí)別需要響應(yīng)的重要評(píng)論。這些都是過(guò)去需要專(zhuān)人負(fù)責(zé)或者完全忽略的任務(wù)，現(xiàn)在可以完全自動(dòng)化。

運(yùn)營(yíng)整個(gè)業(yè)務(wù)的文件夾結(jié)構(gòu)

當(dāng)你開(kāi)始系統(tǒng)化地構(gòu)建 agent 團(tuán)隊(duì)時(shí)，組織結(jié)構(gòu)變得至關(guān)重要。Remy 分享了他的完整設(shè)置，這個(gè)結(jié)構(gòu)非常有啟發(fā)性。

他為每個(gè)公司或客戶(hù)創(chuàng)建一個(gè)大文件夾。里面按部門(mén)劃分子文件夾：executive assistant（執(zhí)行助理）、content team（內(nèi)容團(tuán)隊(duì)）、head of marketing（營(yíng)銷(xiāo)主管）、sales（銷(xiāo)售）。每個(gè)子文件夾都有自己的 agents.md、memory.md、技能文件夾和 MCP 連接。營(yíng)銷(xiāo) agent 知道廣告創(chuàng)意規(guī)則，內(nèi)容 agent 知道品牌語(yǔ)氣，執(zhí)行助理知道你如何簽署郵件。在頂層，一個(gè)總管 agent 管理所有這些。

這個(gè)結(jié)構(gòu)讓我想到真實(shí)公司的組織架構(gòu)。每個(gè)部門(mén)有自己的知識(shí)庫(kù)和工作方式，但都向同一個(gè)目標(biāo)努力。Remy 還提到了全局技能和項(xiàng)目級(jí)技能的區(qū)分。有些技能適用于所有場(chǎng)景，比如"讓這個(gè)更簡(jiǎn)潔"的技能，這些應(yīng)該放在全局。而"將某人轉(zhuǎn)介給 Sebastian"這樣的技能只屬于執(zhí)行助理文件夾，應(yīng)該保持在項(xiàng)目級(jí)別。

我按照這個(gè)思路整理了自己的 agent 系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)這種組織方式確實(shí)大大提高了可管理性。過(guò)去我把所有東西都塞在一個(gè)文件夾里，結(jié)果是技能互相沖突，記憶文件變得臃腫，很難追蹤哪個(gè) agent 負(fù)責(zé)什么?，F(xiàn)在每個(gè) agent 都有明確的職責(zé)范圍和知識(shí)邊界，整個(gè)系統(tǒng)變得清晰可控。

更重要的是，這種結(jié)構(gòu)是可擴(kuò)展的。當(dāng)你想添加一個(gè)新職能，只需創(chuàng)建一個(gè)新文件夾，配置相應(yīng)的上下文和技能，就可以立即投入使用。當(dāng)某個(gè) agent 的表現(xiàn)不佳時(shí)，你知道確切在哪里進(jìn)行調(diào)整。這種模塊化的設(shè)計(jì)讓整個(gè)系統(tǒng)既強(qiáng)大又靈活。

如何開(kāi)始

看到這里，你可能會(huì)覺(jué)得這套系統(tǒng)很復(fù)雜，不知道從哪里入手。Remy 給出了一個(gè)非常清晰的起步路徑，我認(rèn)為這個(gè)路徑既實(shí)用又循序漸進(jìn)。

第一步，選擇一個(gè) agent 框架。Remy 推薦 Cowork 作為初學(xué)者的最佳選擇，因?yàn)樗慕缑孀钣押?、設(shè)置最簡(jiǎn)單。但正如前面提到的，一旦你理解了基本原理，切換到其他框架非常容易。第二步，創(chuàng)建一個(gè)叫"executive assistant"的文件夾。從執(zhí)行助理開(kāi)始是明智的，因?yàn)檫@個(gè)角色涉及的任務(wù)類(lèi)型最廣泛，能讓你快速看到價(jià)值。

第三步，使用訪(fǎng)談式提示詞構(gòu)建你的 agents.md 文件。這一步不要著急，花時(shí)間把上下文建立好，后面會(huì)節(jié)省大量時(shí)間。第四步，添加帶有自動(dòng)更新指令的 memory.md 文件。第五步，通過(guò) MCP 連接你最常用的工具。不要一次性連接所有工具，從 3-5 個(gè)最核心的開(kāi)始。

第六步，這是最關(guān)鍵的：開(kāi)始使用 agent 處理真實(shí)任務(wù)。不要只是測(cè)試，要讓它參與你的實(shí)際工作。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)自己重復(fù)執(zhí)行某個(gè)流程時(shí)，把它轉(zhuǎn)化為技能。第七步，每周自動(dòng)化 3-5 個(gè)小流程。這個(gè)節(jié)奏是可持續(xù)的，不會(huì)讓你overwhelmed（不知所措），但會(huì)穩(wěn)步積累。

我自己的經(jīng)驗(yàn)是，前兩周會(huì)感覺(jué)有些笨拙，因?yàn)槟阍趯W(xué)習(xí)如何與 agent 有效溝通，如何構(gòu)建好的上下文和技能。但過(guò)了這個(gè)階段，效率提升會(huì)變得非常明顯。我現(xiàn)在每天早上的第一件事不再是手動(dòng)檢查郵件和日歷，而是查看 agent 準(zhǔn)備好的晨間簡(jiǎn)報(bào)。我寫(xiě)郵件的時(shí)間從平均每封 5-10 分鐘降到了 1-2 分鐘，因?yàn)?agent 已經(jīng)掌握了我的寫(xiě)作風(fēng)格和常用模板。

Remy 強(qiáng)調(diào)了一點(diǎn)我非常認(rèn)同：真正未來(lái)導(dǎo)向的技術(shù)棧是你電腦上的 markdown 文件。各種框架會(huì)不斷變化，但你的上下文文件、記憶和技能可以遷移到任何一個(gè)。這意味著你投入的時(shí)間和精力不會(huì)因?yàn)槟硞€(gè)工具被淘汰而浪費(fèi)。你構(gòu)建的是一套可遷移的數(shù)字化工作流資產(chǎn)。

我對(duì)這套方法的深度思考

在深入研究并實(shí)踐了這套 AI agent 工作流系統(tǒng)后，我有一些更深層的思考，這些思考超越了具體的技術(shù)細(xì)節(jié)，觸及了我們與 AI 關(guān)系的本質(zhì)。

我認(rèn)為這套方法最深刻的地方在于，它重新定義了"自動(dòng)化"這個(gè)概念。傳統(tǒng)的自動(dòng)化是預(yù)先編程的、僵化的，只能處理完全相同的場(chǎng)景。而基于 AI agent 的自動(dòng)化是適應(yīng)性的、情境感知的。它不是簡(jiǎn)單地執(zhí)行固定步驟，而是根據(jù)具體情況做出判斷。這種差異是根本性的。一個(gè)傳統(tǒng)的自動(dòng)化腳本會(huì)在遇到意外情況時(shí)崩潰，而 AI agent 會(huì)調(diào)整策略。這意味著你可以自動(dòng)化那些過(guò)去被認(rèn)為"太復(fù)雜、變數(shù)太多"的任務(wù)。

我也注意到一個(gè)有趣的悖論：agent 越智能，你需要的技術(shù)技能越少，但對(duì)業(yè)務(wù)理解的要求越高。過(guò)去，構(gòu)建自動(dòng)化系統(tǒng)需要編程能力，但不一定需要深刻理解業(yè)務(wù)邏輯。現(xiàn)在，你不需要寫(xiě)代碼，但你必須能夠清晰表達(dá)任務(wù)目標(biāo)、定義完成標(biāo)準(zhǔn)、識(shí)別關(guān)鍵決策點(diǎn)。這是一種不同類(lèi)型的技能，更偏向戰(zhàn)略性思維和流程設(shè)計(jì)。

從更宏觀的角度看，這套方法體現(xiàn)了一種新的工作哲學(xué)：壓縮繁瑣工作，專(zhuān)注關(guān)鍵決策。Remy 在文章結(jié)尾說(shuō)："你不是在替代自己，而是在壓縮瑣事，這樣你就能專(zhuān)注于真正重要的決策。"這句話(huà)點(diǎn)出了核心。AI agent 的價(jià)值不是讓你失業(yè)，而是讓你的時(shí)間用在更有價(jià)值的地方。那些重復(fù)性、規(guī)則明確、不需要?jiǎng)?chuàng)造性的任務(wù)，應(yīng)該被自動(dòng)化。而那些需要判斷、創(chuàng)意、同理心和戰(zhàn)略思維的工作，應(yīng)該得到更多時(shí)間和精力。

我還思考了這套系統(tǒng)的復(fù)利效應(yīng)。每個(gè)技能的價(jià)值可能不大，但當(dāng)你積累了 50、100 個(gè)技能后，整個(gè)工作方式會(huì)發(fā)生質(zhì)變。就像復(fù)利投資一樣，前期看不出太大差別，但隨著時(shí)間推移，曲線(xiàn)會(huì)陡然上升。Remy 說(shuō)"把一周的工作壓縮進(jìn)一天"，這不是夸張，而是數(shù)學(xué)上的必然結(jié)果。如果每個(gè)任務(wù)都快 5-10 倍，一天確實(shí)可以完成過(guò)去一周的工作量。

但我也看到一些潛在的陷阱。過(guò)度自動(dòng)化可能讓人失去對(duì)細(xì)節(jié)的感知，過(guò)度依賴(lài) agent 可能削弱自己的技能。我的應(yīng)對(duì)策略是：定期審查 agent 的輸出，確保質(zhì)量不下降；有意識(shí)地保留一些手動(dòng)工作，保持技能的活躍；把 agent 當(dāng)作助手而非替代品，最終決策權(quán)始終在人類(lèi)手中。

最后，我認(rèn)為這套方法預(yù)示了一個(gè)更大的趨勢(shì)：個(gè)人生產(chǎn)力的極大提升將重新定義競(jìng)爭(zhēng)。過(guò)去，一個(gè)人的產(chǎn)出受限于時(shí)間和精力，現(xiàn)在，通過(guò) AI agent，一個(gè)人可以擁有一個(gè)小團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)出能力。這會(huì)讓小團(tuán)隊(duì)和個(gè)人創(chuàng)業(yè)者具備前所未有的競(jìng)爭(zhēng)力，因?yàn)樗麄兛梢砸詷O低的成本實(shí)現(xiàn)過(guò)去需要大團(tuán)隊(duì)才能完成的事情。我們可能正在見(jiàn)證"一人公司"時(shí)代的真正到來(lái)。

底層邏輯：從工具到團(tuán)隊(duì)

回到最開(kāi)始的問(wèn)題：為什么大多數(shù)人還停留在 AI 使用的初級(jí)階段？我認(rèn)為根本原因在于思維模式的差異。大多數(shù)人把 AI 當(dāng)作工具，一個(gè)更聰明的搜索引擎或?qū)懽髦帧５切┥a(chǎn)力提升 10-20 倍的人，已經(jīng)把 AI 當(dāng)作團(tuán)隊(duì)成員。

這不僅僅是用詞上的區(qū)別，而是完全不同的使用方式。當(dāng)你把 AI 當(dāng)作工具時(shí)，你會(huì)在需要時(shí)調(diào)用它，用完就關(guān)閉。當(dāng)你把 AI 當(dāng)作團(tuán)隊(duì)成員時(shí)，你會(huì)給它持續(xù)的上下文、教它記住偏好、構(gòu)建它的技能庫(kù)、讓它主動(dòng)承擔(dān)職責(zé)。就像管理人類(lèi)員工一樣，你投入的培訓(xùn)和指導(dǎo)越多，它的產(chǎn)出就越好。

這套由 Remy 分享的系統(tǒng)，本質(zhì)上就是一套"管理數(shù)字員工"的方法論。agents.md 是員工手冊(cè)，memory.md 是工作日志，skills 是專(zhuān)業(yè)技能，MCP 是工作權(quán)限。整個(gè)結(jié)構(gòu)映射了人類(lèi)組織的管理邏輯。理解了這一點(diǎn)，你就能明白為什么這套系統(tǒng)如此強(qiáng)大：它不是在優(yōu)化工具使用，而是在構(gòu)建一個(gè)可擴(kuò)展的、能夠自我改進(jìn)的數(shù)字化團(tuán)隊(duì)。

循環(huán)非常簡(jiǎn)單：連接工具 → 構(gòu)建上下文 → 創(chuàng)建技能 → 自動(dòng)化流程 → 重復(fù)。從執(zhí)行助理開(kāi)始，本周構(gòu)建一個(gè)技能，下周再構(gòu)建一個(gè)。把這個(gè)過(guò)程堆疊數(shù)月，你就能把一周的工作壓縮進(jìn)一天。這不是科幻，而是現(xiàn)在就可以實(shí)現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)。

結(jié)尾

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