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職場AI應(yīng)用正從基礎(chǔ)prompt對話進(jìn)階到Agent工作流時代，兩種模式的核心差異在于任務(wù)拆解能力與自動化程度。本文通過5個關(guān)鍵維度揭示Agent思維的底層邏輯，并提供三步實(shí)操方法教你將重復(fù)性工作轉(zhuǎn)化為半自動流程，讓你從“工具使用者”蛻變?yōu)椤傲鞒淘O(shè)計(jì)者”。

過去一年，職場上會寫 prompt 的人越來越多：有人用它寫周報，有人用它改代碼，有人用它梳理需求。 但你可能也發(fā)現(xiàn)了一個現(xiàn)象：同樣是用大模型，有的人還在一問一答地“聊天”，有的人已經(jīng)在讓 AI 自動跑完一整條工作流。

作為一名在大廠做 AI 訓(xùn)練相關(guān)工作的從業(yè)者，日常能看到的差別是：前者在“多一個工具”，后者在“多一個半自動的同事”。 這兩種用法，看起來只差了半步，但走過去就是從 prompt 到 Agent 的思維升級。

一、prompt 和 Agent 到底差在哪？

很多人第一次聽 Agent，會下意識覺得這是只屬于工程師的東西。 但如果用職場類比，其實(shí)很好理解：

• prompt 更像是你在手把手教一個實(shí)習(xí)生做題。每次你都要給出完整指令、盯著過程、看著結(jié)果，如果不滿意就重新說一遍。
• Agent 更像是你給一個有經(jīng)驗(yàn)的同事一份任務(wù)書。你說清楚目標(biāo)、邊界和約束，對方會自己拆步驟、自己查資料、自己糾錯，你只在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)確認(rèn)。

如果用三個問題來區(qū)分這兩種模式，會更直觀一些：

1.誰來拆任務(wù)？

• 在 prompt 模式下，是你在腦子里先想好步驟，再一條條問。
• 在 Agent 模式下，是模型先給出一個執(zhí)行計(jì)劃，你來確認(rèn)和修正，然后讓它按這個計(jì)劃自動往下跑。2.誰來選工具？
• 在 prompt 模式下，你會自己去開搜索、查內(nèi)部文檔、寫一點(diǎn)腳本，再把結(jié)果貼回對話框。
• 在 Agent 模式下，模型可以根據(jù)需要自動調(diào)用搜索、調(diào)用 API、讀寫文檔，整個過程都在一個“任務(wù)執(zhí)行”里完成。3.出錯時誰“背鍋”？
• prompt 出問題，大多是問得不清楚、沒給足上下文。
• Agent 出問題，往往是任務(wù)拆解不合理、邊界沒寫清楚、工具沒配好，所以要學(xué)會給它寫“規(guī)則”和“約束”。理解這一點(diǎn)很重要：Agent 不是一個“更聰明的聊天框”，而是一個“能自己規(guī)劃、自己調(diào)用工具的執(zhí)行體”。 對職場人來說，需要的不是立刻寫代碼，而是先學(xué)會用 Agent 的視角重寫自己的工作說明書。

二、給職場人的「Agent 思維三步法」

如果先不談任何框架和平臺，只看思維方式，其實(shí)可以把“向 Agent 靠近”拆成三步：把任務(wù)寫成說明書、把大任務(wù)拆小、給每個小步驟寫可復(fù)用的子 prompt。

第一步：把任務(wù)寫成一份“說明書”，而不是一句請求

很多人現(xiàn)在對大模型的典型用法是：

“幫我寫一份本周周報。”

這類請求的問題在于：它只說了“我要什么”，沒有說清楚“為了誰、基于什么、按什么標(biāo)準(zhǔn)寫”。 換個思路，先把任務(wù)寫成一份給“新人同事”的說明書，你會自然寫得更完整：

• 目標(biāo)：這份周報是給誰看的？老板還是團(tuán)隊(duì)？要解決的是“我這周做了啥”還是“項(xiàng)目整體進(jìn)展如何”？
• 輸入來源：本周的任務(wù)記錄在哪里？是項(xiàng)目管理工具、飛書文檔，還是代碼提交記錄和會議紀(jì)要？
• 輸出格式：希望有幾個大模塊？要不要列關(guān)鍵指標(biāo)？語氣是偏客觀匯報，還是允許帶一點(diǎn)個人感受？

當(dāng)你把這些寫清楚，其實(shí)已經(jīng)在為未來的 Agent 寫“產(chǎn)品需求文檔”了。 這份文檔哪怕暫時只是輔助你寫 prompt，以后也幾乎可以不改地丟給任何一個 Agent 工具去執(zhí)行。

第二步：把大任務(wù)拆成 3–7 個可重復(fù)的子任務(wù)

Agent 思維的關(guān)鍵，不在于讓 AI 一口氣“生成一個完美結(jié)果”，而是在于把一個大任務(wù)拆成一串可重復(fù)執(zhí)行的小步驟。

以“寫項(xiàng)目周報”為例，很多團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在的真實(shí)情況是：

• 每周五下午翻遍聊天記錄、郵箱、任務(wù)系統(tǒng)，臨時回憶這周都干了什么；
• 想起來什么寫什么，最后輸出一份結(jié)構(gòu)完全隨緣的周報。

如果用 Agent 的視角來重寫，你可以這樣拆：

1. 從任務(wù)管理工具里抓取本周完成的任務(wù)；
2. 過濾掉與本項(xiàng)目無關(guān)的噪音信息；
3. 按項(xiàng)目/功能模塊聚合本周的關(guān)鍵變更；
4. 為每個模塊生成一段簡要進(jìn)展說明；
5. 整合成固定模版的周報文檔；
6. 標(biāo)記缺失信息，并列出需要你手動補(bǔ)充的部分。

這個拆解有兩個好處：

1. 每一步都比較“機(jī)械”，非常適合交給 AI 或自動化工具執(zhí)行。
2. 你可以先人工模擬整個流程，確認(rèn)拆得是否合理，再考慮讓 Agent 去接管。

如果一開始你不擅長拆任務(wù)，可以用一個簡單技巧：假裝你在給一個剛?cè)肼毜男氯藢懖僮魇謨?，寫完那份手冊，基本就是一條可以變成 Agent 工作流的任務(wù)鏈。

第三步：給每個子任務(wù)寫出可復(fù)用的“子 prompt”

很多人以為 Agent 需要一條“超級 prompt”，實(shí)際上更接近于：一條流程里，配套了一組職責(zé)清晰的小 prompt。

還是以“寫項(xiàng)目周報”為例，拆好步驟之后，你可以這樣寫子 prompt：

• 針對第 1 步（篩選任務(wù)）：「請從以下任務(wù)列表中，篩選出本周已完成的任務(wù)，只保留與項(xiàng)目 X 相關(guān)的項(xiàng)，并用一行一句總結(jié)完成內(nèi)容。」
• 針對第 2 步（過濾噪音）：「請從這份任務(wù)列表中，刪除與項(xiàng)目 X 無關(guān)的任務(wù)，以及任何‘測試、嘗試、無實(shí)際產(chǎn)出’的記錄，只保留對本項(xiàng)目有實(shí)質(zhì)推進(jìn)的事項(xiàng)?！?/li>
• 針對第 3 步（按模塊聚合）：「根據(jù)這份任務(wù)清單，將任務(wù)按功能模塊進(jìn)行分組。每個模塊給一個簡短標(biāo)題，并列出該模塊本周完成的 3 條以內(nèi)的關(guān)鍵事項(xiàng)?！?/li>
• 針對第 4 步（生成進(jìn)展說明）：「針對每個模塊，生成 50–80 字的進(jìn)展說明，總結(jié)本周的主要變化和價值。語氣保持客觀，不使用夸張形容詞。」

當(dāng)你為一條任務(wù)鏈寫出這樣一組子 prompt 時，實(shí)際上已經(jīng)完成了 80% 的“Agent 設(shè)計(jì)工作”。 剩下的 20%，更多是看你選擇哪種工具來把這組子 prompt 串起來。

三、兩個具體場景：Agent 思維到底能幫你省什么力？

為了讓這件事不那么抽象，可以用兩個常見的職場場景來感受一下，從 prompt 到 Agent 的差別。

場景一：周報從“現(xiàn)寫”變成“復(fù)核”

“周報地獄”大概是很多人的共同記憶：周五晚上的時間，不是浪費(fèi)在真正思考，而是浪費(fèi)在翻記錄、拼湊素材上。

如果應(yīng)用前面說的三步，周報這件事可以被重新設(shè)計(jì)成這樣一條“半自動工作流”：

1. 在日常工作中，團(tuán)隊(duì)把任務(wù)相對規(guī)范地記錄在同一套工具/看板里；
2. 每周固定時間，由 Agent 拉取本周完成的任務(wù)記錄，并按項(xiàng)目/模塊聚合；
3. Agent 根據(jù)預(yù)先配置好的子 prompt 生成一版結(jié)構(gòu)化周報初稿；
4. 你只負(fù)責(zé)最后的校對、補(bǔ)充背景信息和潤色。

在這種模式下，你的角色從“周報搬運(yùn)工”變成了“周報主編”，不再自己收集所有素材，而是審核和修改一份已經(jīng)成形的初稿。 這類“從現(xiàn)寫到復(fù)核”的轉(zhuǎn)變，是很多職場任務(wù)可以通過 Agent 思維實(shí)現(xiàn)的共性變化。

場景二：競品/行業(yè)信息從“散點(diǎn)收藏”變成“結(jié)構(gòu)化簡報”

另一個典型場景是競品和行業(yè)信息的跟蹤：

• 現(xiàn)在的常態(tài)是，大家在群里瘋狂轉(zhuǎn)發(fā)鏈接、截圖、長文，真正要整理的時候又從頭搜索。
• 很多重要信息被埋在聊天記錄里，最后只能依賴個人記憶。

如果換成 Agent 式的玩法，這件事可以長這樣：

1. 日常你只負(fù)責(zé)把覺得重要的鏈接/內(nèi)容“收集”到統(tǒng)一入口（比如指定文檔、筆記庫）；
2. Agent 定時掃描新增內(nèi)容，按照你定義好的分類規(guī)則（產(chǎn)品功能、商業(yè)策略、數(shù)據(jù)變化等）自動歸類；
3. 為每篇內(nèi)容提取一段關(guān)鍵信息摘要；
4. 每周自動生成一份 1–2 頁的行業(yè)簡報，你只需要在開頭加一段“本周觀察”的主觀判斷。

這樣，你從“信息搬運(yùn)工”變成了“信息分析師”：收集和整理的機(jī)械工作由 Agent 承擔(dān)，你把精力集中在“看完這份簡報之后，要對團(tuán)隊(duì)說什么”。

四、先別急著卷工具，先練好“任務(wù)設(shè)計(jì)力”

很多人一接觸 Agent，就會被各種框架名詞和產(chǎn)品對比繞進(jìn)去。 但從個人職場提效的角度，順序最好反過來：先設(shè)計(jì)好任務(wù)，再選擇工具。

可以用一個簡單的判斷標(biāo)準(zhǔn)來幫自己降噪：

• 如果一條任務(wù)鏈，連人都很難說清楚“目標(biāo)、輸入、步驟和輸出”，那再強(qiáng)的 Agent 框架也救不了它。
• 如果一條任務(wù)鏈已經(jīng)被你拆成了幾個清晰的子任務(wù)，并為每個子任務(wù)寫好了子 prompt，那即使用的是最簡單的自動化工具，也足夠跑起來。

對非技術(shù)同學(xué)來說，優(yōu)先選擇那種可視化拖拽、能把步驟像積木一樣串起來的工具，就已經(jīng)能把前面說的工作流落地得七七八八。 對技術(shù)背景較強(qiáng)的人，再去探索可以寫腳本、調(diào) API 的 Agent 框架，會有更大空間。

真正拉開差距的，從來不是“你用的是哪一個新框架”，而是“你有沒有認(rèn)真設(shè)計(jì)過自己的日常工作，把它變成一條條可以交給 AI 的流程”。

五、從“寫 prompt 的人”，升級成“設(shè)計(jì)工作流的人”

如果把過去兩年的變化壓縮成一句話，大概是：會寫 prompt 正在變成所有知識工作者的基礎(chǔ)能力，但能把業(yè)務(wù)流程拆解成一條條 AI 可執(zhí)行的工作流，會成為接下來幾年更稀缺的能力。

這并不是在貶低 prompt，相反，優(yōu)秀的 Agent 設(shè)計(jì)，本質(zhì)上就是一組結(jié)構(gòu)化的高質(zhì)量 prompt 再加上一點(diǎn)點(diǎn)工具調(diào)度。 你今天為一個具體場景寫下的“任務(wù)說明書 + 任務(wù)拆解 + 子 prompt 集合”，很可能就是你未來職業(yè)生涯中的第一個“個人 Agent 資產(chǎn)”。

如果這篇文章你只帶走一個小建議，那就是：這周就挑一個你每周都會重復(fù)做的任務(wù)，按文中三步走一遍——寫說明書、拆步驟、寫子 prompt，哪怕先完全手動執(zhí)行一遍，也比繼續(xù)停留在“想到什么就問一句”的使用方式，離未來的 Agent 世界更近一步。