主要观点总结
文章主要讨论了AI的发展和应用，以及人们如何适应和领导AI时代。文章指出，AI的发展已经超越了工具阶段，现在需要思考如何改造世界以更好地适应AI。文章还强调了默契在Agent产品中的重要作用，并指出真正的护城河不是更聪明的模型，而是用户与产品之间的默契。最后，文章提出了从被动使用AI到主动领导AI的角色转变，以及需要系统性地重构信息组织方式、工作流程、协作协议和组织架构，以迈向AI-native的未来。
关键观点总结
关键观点1: AI的发展和应用
AI正在从工具转变为动力系统，要求人们转变思维方式。AI产品正在成为带脑的执行者，而不是仅仅是工具或自动化脚本。
关键观点2: Agent产品的核心竞争力
Agent产品的护城河不是聪明模型，而是与用户/组织之间日积月累的默契。真正的智能体现在对特定环境的深度适应和内化上。
关键观点3: AI时代的角色转变
从被动使用AI到主动领导AI，人们需要成为能整合、管理、激发AI的人。工具时代结束，现在是指挥官的时代。
关键观点4: 构建AI-native的世界
需要系统性地重构信息组织方式、工作流程、协作协议和组织架构，以迈向更适应AI的未来。这需要人们思考如何为AI时代设计更好的工作环境和流程。
正文
我最爱的三种 Agent：教练、秘书和搭档
将 Agent 拟人化为这三种角色，并非随意划分，而是基于我大量实践后总结出的高效协作模式。这套框架能帮你快速判断：面对一个问题，哪种 AI 人格最适合介入。
我自己用了非常多 Agent 产品，也做过一些。最后我发现，真正落地好用、能融入生活和工作流的 Agent，往往分成三种角色，每一种我都离不开：
第一类：教练型 Agent（Coach）
这类 Agent 的核心价值，不是帮你干活，而是帮你想清楚。
比如我在用 o3、OpenAI 的 Deep Research（或其他类似工具），最常见的场景，不是 “你帮我查个资料
”
，而是 “我来给你讲一下我的问题，你帮我一起想清楚背后的脉络
”
。
我买车就是这么干的。当时面对各种选择：预算怎么分？我家庭的真实需求是什么？要考虑哪些因素？该不该选新能源？我不是直接问 “买哪款车好
”
，而是请它帮我把整个决策结构拆出来、维度拉齐、引导我做权衡。这种时候，它更像是一个懂得结构化思考的教练，而不是一个知识库检索器。
关键词是：
认知陪伴
。它的好，不仅在于它说得对不对，而在于它能推着我往前走：整理思路、指出盲点、从信息混沌中找出结构。它不是代替我做决策，而是让我变成更好的决策者。
核心交付物是认知清晰度。
第二类：秘书型 Agent（Secretary）
这种 Agent，是我生活中解放双手的关键。
比如我会用 Manus（或其他类似工具）让它每天自动帮我生成一个睡前故事。输入是我女儿今天不肯吃饭，要求把教育理念夹带进去，改写白雪公主的故事，输出是一段带语音的故事音频。它就会自己写文章，调用 TTS 工具帮我生成音频。我连录音都不用了，睡觉前直接播。
又比如，我最近要看两个股票的历史曲线，传统做法是打开编程环境、加载数据、画图……现在我只需要说一句话，它就自动去抓数据、出图、总结。
关键词是：
零摩擦执行
。秘书型 Agent 就是"给它意图，它给你结果"。它不需要太复杂的推理能力，但执行力一定要稳，而且要能跨系统跨接口操作。
核心交付物是无感执行力。
第三类：搭档型 Agent（Partner）
这个是我作为工程师最常用的一种。
我做的事情常常很复杂，不是简单的小任务分解，而是需要架构设计、模块协作、边写边改。这时候，我不太用像 Manus 或者 Devin 这种 hands-off 产品，而是用 Cursor 或 Copilot。
因为我不需要它自己 “帮我把代码全写完
”
，而是要它像一个手速极快、记忆力超强的 coding 搭档。我给它讲清楚思路，它帮我试代码；我调整模块，它自动联动。更重要的是，它允许我插手每一步。
关键词是：
深度协作
。在这个场景下，Agent 不再是服务者，而是协作者。我们一起搭积木，我定策略它执行，但每一块积木我都能监督和替换。
核心交付物是共创加速器。
不同的 Agent 类型，适配不同的问题场景。精通这三种角色的切换与组合，是成为高效 AI 指挥官的第一步。这三种 Agent，就是我在 AI 时代的超级能力外包团队。
然而，组建并驾驭这个团队并非一帆风顺。早期的 AI 能力曾让我颇为失望，但近期的发展却又让我刮目相看。
