騰訊ima的Agent,離合格牛馬還有一步之遙

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在AI Agent概念被廣泛追捧的當下,騰訊ima的實踐卻暴露出“半成品式智能”的尷尬現(xiàn)實。本文從產品結構、能力邊界與組織協(xié)同切入,揭示Agent落地的關鍵斷層,并思考“合格牛馬”背后的技術與管理悖論。

這兩天朋友給我一個內測的鏈接,說知識庫產品ima上新了一個「任務模式」。

正巧我最近在ima里保存了幾篇關于「Genspark」的報道,還沒有認真消化,可以拿來測一下效果。

官方說這個功能適合處理復雜任務,這不秒懂了嘛:可以調用Agent幫你干活了。

選中的ima知識庫的某些內容,本質上就是絕佳的prompt,方便更好地框定Agent去互聯(lián)網上調研的范圍。

它不再是一個你問一句、它答一句的聊天機器人,它干的,就是我們這些「牛馬」每天在干的活兒:領會精神、拆解工作、執(zhí)行、交付。

但是,目前只能給你交付兩種形式的結果:報告+播客。

這兩種形式,在知識庫目前的版本之神「NotebookLM」中,也是很亮眼的存在。甚至NotebookLM最早「炸裂」出圈的功能就是播客功能。

但是,選這兩種形式背后的原因是什么?

目前沒有官方的明確解釋,我只能大膽猜一下。

第一,任何一個復雜的新功能上線,通常都會采用MVP策略,即先用最核心的功能來驗證市場的反應和技術的可行性。

從名字上看,ima的「任務模式」是一個非常宏大的構想,而「生成報告」和「制作播客」對于知識工作者是兩個價值非常高、代表性非常強的典型場景。

選擇這兩個功能,可以在產品初期測試其Agent能力的價值,并收集用戶反饋,為后續(xù)迭代做準備。

騰訊在產品定義和研發(fā)上穩(wěn)如老狗,眼光還挺毒辣的。

第二,拆開來看這兩種內容形式:

報告生成是知識工作中最經典、最常見的任務。它能完整地考驗一個AI Agent的全套能力,包括:需求理解、信息檢索、邏輯構建、內容組織和文字表達……能做好報告,才能證明ima在嚴肅、正式內容創(chuàng)作上的基本功。

而播客生成比報告更進了一步,它不僅需要報告的那些能力,還額外考驗AI的「創(chuàng)意」和「風格化」能力,比如模仿不同角色的語氣、組織對話、撰寫口語化的腳本。

播客市場在中國還很小,但播客功能是一個很好的「秀肌肉」的場景。

我試著生成了一篇研究Genspark的播客,時長竟然長達19分鐘。要知道版本神NotebookLM現(xiàn)在的長播客平均也15-20分鐘。

如此一來,先攻克報告、播客這兩個分別位于「邏輯」和「創(chuàng)意」譜系上的重要節(jié)點,是一個比較合理的路徑。我盲猜未來可能會支持更多的內容類型,如:制作PPT、寫代碼、畫圖、剪視頻等……

介紹完了ima「任務模式」是什么,可能有朋友會好奇:這個功能跟NotebookLM報告和播客的功能有什么區(qū)別?

一開始我也納悶,不過仔細對比生成的內容,有個明顯的區(qū)別:ima干活更「雞賊」,除了知識庫的內容之外,還會調用互聯(lián)網上的內容;而NotebookLM相比之下更「乖」,它會嚴格圍繞知識庫中的內容來生成新東西。

騰訊ima的目標是給你「交付」一個結果,而NotebookLM的天職是幫你深入理解你自己的材料。

一個向外交付(結果),一個向內探索(知識)。

想到這一點,我跟ima深深共情了:我們是被老板壓榨的牛馬,而ima是被我們壓榨的牛馬。

它讓「打工人」這個身份,第一次跨越了碳基生命和硅基智能的界限。只不過,它不喝咖啡,也不掉頭發(fā)……

但是,ima目前的版本做得還不夠。

最明顯的就是只能交付報告、播客兩種形式,本牛馬日常工作中需要產出的可不止這些,等什么時候學會做PPT、剪輯、寫代碼等技能,它才配當我的牛馬。

另外,生成的內容過于吹捧Genspark 了,如果我是一個投資人,還是希望在末尾看到風險提示或者不同的聲音,兼聽則明嘛。既然你都能超出知識庫范圍了,干嘛不多搜點不同觀點、讓內容平衡一些?

還有一點我最不能忍,我希望能在它「埋頭苦干」的時候,能稍微聽一下我的「指點」,靈活調整方向,但是目前這種執(zhí)行過程更偏「黑盒」,可能等待幾分鐘交付出來一個我不滿意的結果。

以及,這些功能都不算新了,比如AI內容創(chuàng)作工具YouMind早就有了。而ima背后有大量優(yōu)秀的開發(fā)人員,再加把勁嘛。

最后我想說,無論是NotebookLM、YouMind還是ima的任務模式,可能預示著知識庫產品的一個方向:從「知識的提供者」轉向「任務的執(zhí)行者」。

而對于我們這些真實的「牛馬」來說,除了能實實在在地減輕工作負擔,它還意外地帶來了一份奇特的精神慰藉。

畢竟,看著另一個「牛馬」在替你負重前行,感覺……還真不賴。

*本文如有提及上市公司,僅作為研究交流用途,不構成推薦股票或相關金融產品的建議。

文 | 凹凸快 AI萬神殿 原創(chuàng)出品

本文由 @AI萬神殿 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經作者許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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