9月23日这期AI日报我不想做单纯的热点罗列更想跟你聊聊当天真正值得琢磨的信号。2026年这个节点AI Agent、大模型、AI编程这些词早就算不上新鲜名词了难的是把它们用起来、用稳。今天业内讨论最集中的是智能体从“演示很酷”到“生产中靠谱”的跨越以及多AI协作工作流的落地方式。日报适合产品经理、开发者、内容创作者也适合想用AI改造自己工作流的人——我会把当天消息、工具观察和实操经验放在一起说你可以当行业速读也可以当参考笔记。1. 今日AI圈动态智能体、多模型协作与大模型应用1.1 DeepSeek公开智能体训练新方法这件事值得细看上午刷到一条消息DeepSeek公开了一套智能体训练的新方法。技术细节我没有完全看完但业内讨论热度很高核心指向一个老问题——Agent怎么从“会聊天”变成“会办事”。过去我们训练Agent更像给新人背流程告诉模型先做什么、再做什么、遇到分支怎么判断。问题是真实任务里分支太多流程根本背不完。DeepSeek这套新方法的思路我理解下来是两件事一是行为轨迹分段监督把一次长任务拆成多个阶段每个阶段单独检查对错而不是等整个任务跑完再给一个笼统的评分二是让模型在失败时生成反思文本把“为什么错了、下次怎么改”写出来再把这些反思塞回训练数据里。打个比方就是以前是给新人一本厚手册让他照着做现在是把手册换成“复盘日记”每次做完任务都逼他写三句话——哪里错了、为什么错、下次怎么办。这种做法不新鲜但公开到这种粒度对行业是有参考价值的。对普通开发者来说这件事的意义不在于复现而在于提醒你Agent不能裸奔。无论用哪个大模型底座都要自己加一层“分段检查”和“失败回滚”机制。我自己在项目里就是让Agent每完成一个小步骤就输出结构化日志主程序校验通过才继续下一步。这个习惯救过我好几次。1.2 多AI协作成为常态从单模型打天下到模型群分工今天另一个很明显的感觉是大家不再满足于“一个模型从头干到尾”。多AI协作正在从概念变成日常工作流。所谓多AI协作并不是把两个模型随便拼在一起而是让不同模型做自己擅长的事。我最近实践下来比较顺的三种组合方式是同Prompt多模型投票适合判断题比如让三个模型分别给一段文案打分取中位数不同模型串联成流水线比如A模型负责拆解需求B模型负责写初稿C模型负责润色和格式校对更进一步的交叉审核A模型生成内容、B模型专门挑错两个模型的角色不能互换。今天有个热点话题是“AI Agent集群”概念本质上就是把多个Agent拆成执行者、监督者、审核者三种角色。我在一个内容生成项目里就是这么搭的执行Agent做初稿监督Agent检查事实性错误审核Agent负责风格一致性。效果比单个Agent连续跑三轮要稳定很多因为每个Agent的职责边界清晰出问题时也容易定位。多AI协作的成本也是要算的。一次多模型调用Token开销是单模型的几倍响应时间也变长。我的经验是不要所有任务都上协作模式只有那些“错了代价很大”的任务才配得起这种开销。1.3 编程、测试、产品经理AI已在各个岗位撕开口子从今天的搜索和社区热度看AI相关讨论集中在三个方向AI编程、AI测试开发、AI产品经理。AI编程已经不是“能不能写代码”的问题而是怎么把代码写对、写稳。今天有人在讨论PyCharm里的AI插件怎么选也有人问AI编程提示词怎么写才能让模型理解项目结构而不是在一个文件里瞎写。这些问题的共同点是大家已经从尝鲜阶段进入到工程化阶段了。AI测试开发同样是热门话题。现在不少团队用大模型生成单元测试和接口测试用例但实际跑下来AI生成的用例覆盖率高边界条件却经常漏。今天的热搜词里“ai测试开发”出现多次正好呼应了我最近的观察——测试场景特别适合AI辅助但必须做断言审查不能直接用。AI产品经理是另一个被高频提到的词。现在做AI产品最缺的不是技术而是一个人能同时想清楚三件事模型能力边界在哪、用户愿不愿意为这个能力买单、合规红线在哪里。今天这一轮讨论里大家最关心的是怎么评估一个新模型能不能用于生产以及怎么做AB实验。岗位方向核心变化最容易被低估的点AI编程从补全代码到理解项目上下文管理比提示词技巧更重要AI测试开发从手工写用例到AI生成边界条件与断言质量需要人审AI产品经理从画原型到定义模型策略评估模型真实能力而非Demo效果2. Agent工作流实操今年最值得复制的三套模式2.1 单人Agent任务把“可验证”作为选型第一原则很多人一开始搭Agent上来就想要一个“全自动”的东西。我踩过的坑告诉我全自动是毒药半自动才是常态。单人Agent适合那些边界清晰、结果可验证的任务。举例来说让Agent整理一份周报输入是这一周的聊天记录、邮件和文档输出是结构化周报。这个任务边界很清楚结果好不好一眼就能看出来。再比如让Agent把一篇文章改成知乎体或小红书体输入输出都可预期也适合单人Agent。选任务时我会用三个问题来过滤任务目标是否足够明确中间步骤是否可以被分解成独立的子任务最后交付物是否能用客观标准判断好坏三个问题都能答“是”才值得做单人Agent。至于那些模糊的、需要大量主观判断的任务比如“帮我写个商业计划书”就别指望一个Agent单干能成。实操里还要注意给Agent定义终止条件。很多Agent跑偏就是因为没有设置“做到什么程度就算完成”。我习惯在提示词里明确写“当你认为任务已完成输出最终结果并停止不要继续追加额外内容”这招简单但非常有效。2.2 多Agent协作建立监督者、执行者、审核者三角色今天很多AI工作流产品都在推多Agent框架但真正好用的不多。我自己稳定跑了一个月的一套多Agent结构只有三个角色监督者、执行者、审核者。执行者干活接收具体的子任务监督者负责拆解主任务、分配子任务、汇总结果审核者专门负责挑毛病核对格式、事实、逻辑一致性。三个角色用同一个大模型也能跑但更推荐用不同模型——执行者用擅长生成的模型审核者用推理能力更强的模型。有人会觉得这个结构“绕了一层”单Agent直出不是更快吗实测下来带审核角色的流程虽然慢一点但返工率低很多。单Agent直出的内容经常有“自信的胡说”审核者角色能拦下一部分明显错误。当然审核者不是万能的它拦不住领域专业知识错误只能拦逻辑和格式问题。多Agent协作里有个容易被忽略的坑子任务之间的上下文传递。你不能把上一轮的完整输出全部塞给下一轮那样上下文会越来越长费用越来越高。我现在的做法是让监督者每次只传“结构化摘要”把关键信息压成要点再往下传。2.3 人机混合流程哪些节点坚决不能省人工不管Agent多强有些节点是不能省人工的。我今天的日报里想重点强调这件事因为最近看到太多人把流程里的审核节点全删了然后翻车。第一个不能省的节点是“对外发布前的最终确认”。内容涉及品牌、用户口碑哪怕Agent写得再好也得有人看一眼。第二个不能省的节点是“涉及资金和权限的操作”比如自动发邮件给客户、自动提交订单至少需要人工点击确认。第三个不能省的节点是“错误恢复策略”。Agent失败了不要让它自动反复重试应该停下来等人判断方向对不对。人机混合流程最舒服的状态是机器干80%的脏活累活人做20%的关键判断。我常用的做法是让Agent生成带标记的中间结果比如“这一段是事实陈述这一段是我的推理这一段需要你确认”人只需要看那些“需要确认”的节点就行。2.4 一套可以直接抄的Agent编排提示词说了这么多方法论直接给一套我在用的基础提示词框架。你拿回去改改任务描述就能用。你是任务监督者。目标完成[主任务描述]。 步骤 1. 将主任务拆为不超过5个子任务按依赖顺序排列。 2. 对每个子任务输出任务说明、所需输入、输出格式。 3. 在全部子任务完成后输出最终汇总报告。 要求 - 每个子任务必须包含明确的完成标准。 - 任一子任务失败时输出该子任务失败原因不进行自动重试。 - 最终汇总报告中必须包含任务总耗时估算、可能的错误点提示。这套提示词的要点在于三个东西一是拆分子任务的数量上限防止一次铺太开二是失败不自动重试避免Agent在错误方向上来回打转三是强制输出“错误点提示”逼模型自己反思。3. 今日工具与应用场景观察3.1 AI建站从生成落地页到自动部署的链路今天“ai建站”这个词热度不低。我理解的原因是AI建站工具终于从“生成一个好看的单页”进化到了“生成一套能跑起来的站点”。现在的AI建站主流玩法大约有三种第一种是落地页生成器你描述需求它给你一个品牌单页包含文案、配图、联系方式表单第二种是整站生成输入站点结构说明自动生成多个页面的骨架和内容占位第三种是模板增强在已有模板基础上用AI换文案、换图、换配色。实操里最推荐从第一种开始因为落地页边界清晰适合快速验证。整站生成看起来很爽但生成完了还得做大量调整反倒不如从单页起步。一个能用的流程是先在AI建站工具里生成初版页面再把生成的HTML结构交给代码类AI做样式微调最后用部署平台自动上线。现在很多部署平台都支持从代码仓库拉取项目配合AI生成半小时内搭一个可访问的站点不是问题。要注意的是AI生成的文案可能自带“AI味”比如喜欢用“一站式”“赋能”“助力”。发布前自己把核心卖点改成口语化表达体验会好很多。3.2 AI视频内容生产短剧、漫剧与画质修复今天搜索榜单里“ai短剧”“ai漫剧”都出现了说明短视频行业还在被AI深度重塑。AI短剧的生产链路目前已经很清晰先用大模型写脚本再把脚本拆成镜头描述然后通过文生视频或图生视频工具生成画面片段最后用配音工具合成对白剪辑合成。AI漫剧则更“轻”核心是用AI批量生成分镜图和角色立绘配合对话音频和简单的镜头运动做出类似有声漫画的形态。这类内容的制作成本比真人短剧低很多但竞争也激烈——同质化严重观众几秒就会划走。我的建议是AI生成只是基础设施真正的竞争力是选题和节奏感这些还要靠人来判断。今天还看到有人聊Topaz Video AI这类画质修复工具。这工具最适合两类场景老视频素材修复以及低码率视频的清晰度提升。实测下来它对老照片、老录像的修复效果很好但对动画风格的视频容易出现过度锐化的问题。建议在导出时把强度调低一档让画面保留一点原始颗粒感看着更自然。3.3 专业场景AI化EDA助手、旅游规划与音频内容生产今天的搜索里“ai测试开发”“ai产品经理”“ai旅游”“ai演示”这些词都在列。让我比较意外的是“立创eda ai助手”也出现了说明AI正在进入电子设计这类专业软件。这类AI助手目前在PCB设计里的定位是辅助不是替代比如给出器件选型建议、检查原理图连接、生成简单说明文档。对硬件工程师来说它的价值是省去一部分重复劳动但关键电路设计还是靠人。AI旅游规划是另一个实用场景。我试过让AI生成一个7天旅行规划包括每天路线、景点间交通时间、预算估算效果大体可用但餐饮推荐和天气信息经常不准。合理的用法是让AI做框架、自己补细节而不是拿着AI给的规划直接出发。音频内容生产方面语音合成技术已经非常成熟。今天顺带聊到AI生成的有声内容从有声书到知识科普音频都有应用。这类内容的优势是生产成本低但要注意未经授权使用真人声音克隆是有风险的目前大多数正规工具要求获得原声授权才能克隆音色这块红线千万别踩。3.4 怎么持续获得高质量AI信息源今天日报写到这顺便给个忠告热搜词和短视频刷到的AI内容情绪价值大于信息价值。真正想跟上行业节奏建议关注几个稳定的信息渠道。其一大模型厂商的官方技术博客和发布文档信息最准确。其二arXiv上的AI论文更新偏研究但能提前半年看到趋势。其三GitHub Trending能看到开源项目的真实热度比媒体报道更诚实。其四几个高质量行业社区的深度讨论帖观点更多元。我的习惯是每天固定花20分钟扫一遍官方博客和GitHub Trending发现感兴趣的项目就顺手贴到自己的工作流笔记里。坚持三个月你对AI行业的判断力绝对比每天刷短视频的人强几个档次。4. 程序员视角AI编程与测试的几条硬经验4.1 IDE里的AI插件怎么选、怎么配今天有人专门问PyCharm里该用哪款AI插件我在日报里也展开聊一下。选IDE AI插件的核心条件不是“生成代码多快”而是三个上下文感知能力、模型切换自由度、对本地代码库的理解深度。以PyCharm为例目前的AI插件大致分两类一类走云端补全路线输入法式续写适合写重复代码时提速另一类走对话式重构路线可以选中一段代码让AI解释、优化、写测试适合复杂重构。我自己是两类的场景都用到日常补全用轻量插件重构和解释用对话式能力更强的。配置上有两个容易被忽略的地方一是要设置好模型的上下文窗口大小太小的窗口根本记不住整个文件的结构太大又会让响应变慢二是快捷键要重新映射如果换插件默认快捷键冲突会浪费不少时间。实测下来给AI插件做一个专属于自己的快捷键组合效率提升比换模型更明显。还有一个心得别让AI接管全局。真正好用的方式是用AI做局部重构而不是让它一口气改完整个项目。局部改动小出错后影响面可控也更容易review。4.2 让AI写测试用例的正确姿势AI生成测试用例我一向推荐但推荐的同时带一句警告AI生成的测试必须人工审断言。很多人让AI写单测AI输出了一堆“断言不等于空”“状态不为None”之类的废话断言覆盖率看着高实际问题一个没挡住。正确的用法是先把被测函数的核心行为明确告诉AI比如“这个函数输入一个URL返回一个布尔值表示该URL是否可访问超时设为3秒”。然后要求它至少生成正常输入、边界输入、异常输入三类用例。我常用的测试生成提示词框架长这样先给函数签名和核心逻辑说明再给输入输出的示例最后要求AI生成pytest格式的测试并用中文注释解释每个用例覆盖的场景。生成之后人要做两件事一是检查断言是否足够“狠”能不能真正捕获逻辑错误二是补一两个AI想不到的边界用例比如空字符串、超大数字、并发场景。另外跑一遍比什么都强。AI生成的测试直接跑大概率有一两个因为环境问题失败的不要因为这些失败就否定AI生成的路子先把环境修好再复查逻辑。4.3 大模型提示词实操角色、格式、上下文三件套今天好几个热搜词都跟提示词相关说明基础知识还是有人需要。我给一个很多人忽略的提示词框架角色、格式、上下文三件套缺一不可。角色约束是告诉模型“你是谁”这决定了回答的视角和语气。比如“你是资深测试工程师”和“你是新手开发者”得到的答案完全不同。格式约束是告诉模型“怎么输出”比如用表格、用JSON、用Markdown列表格式约束越明确后续处理越省事。上下文约束是告诉模型“知道什么”包括任务背景、已有信息、需要避免的内容。实操中我发现角色约束是最有效的杠杆。同样是让AI审查合同让它扮演“审慎的资深法务”和“友好的同事”找出的风险点数量完全不是一个量级。输出格式我通常直接要求JSON这样方便程序解析落在自动化流程里好对接。还要提一个参数细节大多数模型接口里temperature默认是1.0但做严格的任务比如数据提取或代码生成我会调到0.2以下做创意类任务比如文案改写才用0.7以上。这个参数直接决定AI是“稳定靠谱”还是“天马行空”。5. 避坑指南与冷思考5.1 工具宣传里的夸张话术怎么识别今天热搜里出现了一些让我皱眉头的关键词什么“全能型”“什么都能聊”之类的夸张说法。我在日报里提一句识别AI工具是否靠谱靠官方文档、可复现案例、真实用户反馈而不是广告文案。广告文案里最常见的四个陷阱是效果夸大一张示例图说“全网最强”边界模糊不讲清楚它能做什么不能做什么隐私回避不说明数据怎么处理合规含糊不交代内容审核机制。这四条如果一条都没有提到我建议你先打一个问号。真正可靠的AI工具一般都会明确告诉你数据传到哪里、有哪些限制、建议用在什么场景。这些信息不性感但关键。选工具时别只看演示视频多看看官方FAQ和文档能帮你省掉很多坑。5.2 判断一个AI任务能不能自动化的三条标准做AI工作流久了我发现判断“这个任务能不能自动化”比“怎么写提示词”重要得多。这里分享三条制定了很久的标准。第一条验收边界是否清晰。如果这个任务做完后你很难判断“好还是不好”就不适合全自动。第二条失败成本是否可控。自动化任务失败了最坏情况是浪费一点Token还是会给别人发错邮件后者必须保留人工节点。第三条输入是否稳定。AI处理的输入越规整输出越可控输入五花八门的任务则很难保持稳定。把任务套进这三条标准里过一遍一半以上的“自动化改造”都会被否掉。这不是坏事砍掉不合适的自动化剩下的自动化才真正可靠。5.3 我最近踩过的三个坑给你当参考第一个坑把Agent权限开得太大。前几天我把一个Agent接进了文档库允许它修改任意文档结果它顺手把一份旧版说明文档给覆盖了。从那以后我所有Agent的写权限都要细分到目录级别而且默认只读需要时再手动放开。第二个坑测试用例全部交给AI不审边界。有一次AI给一个日期处理函数生成了测试断言全部通过但漏掉了闰年和跨年场景导致线上数据差了一天。从那以后我给自己立了规矩AI生成的测试可以跑但边界场景必须人工补。第三个坑盲目换最新模型。每次新模型发布都被吹得很猛但实际接进生产流程时输出格式偶尔变化、推理速度变慢都会影响稳定性。现在我换模型之前会先跑一整套“回归清单”至少一周验证稳定了才切换。5.4 我的体感做好AI日报的关键不是追热点日报写了这么久我最大的体会是AI行业的热点每天都有但真正决定你能不能用好AI的是那些不变的东西——清晰的流程意识、严格的验收标准、对工具边界的判断力。热搜词会变工具会换这几个底层能力不会变。今天的日报就到这里。如果你也在做AI工作流相关的事欢迎按这套思路去搭一版自己的流程。技术部分都好补流程意识才是最花时间的。
从Agent训练到多AI协作：2026年AI工作流落地的关键方法与避坑指南
9月23日这期AI日报我不想做单纯的热点罗列更想跟你聊聊当天真正值得琢磨的信号。2026年这个节点AI Agent、大模型、AI编程这些词早就算不上新鲜名词了难的是把它们用起来、用稳。今天业内讨论最集中的是智能体从“演示很酷”到“生产中靠谱”的跨越以及多AI协作工作流的落地方式。日报适合产品经理、开发者、内容创作者也适合想用AI改造自己工作流的人——我会把当天消息、工具观察和实操经验放在一起说你可以当行业速读也可以当参考笔记。1. 今日AI圈动态智能体、多模型协作与大模型应用1.1 DeepSeek公开智能体训练新方法这件事值得细看上午刷到一条消息DeepSeek公开了一套智能体训练的新方法。技术细节我没有完全看完但业内讨论热度很高核心指向一个老问题——Agent怎么从“会聊天”变成“会办事”。过去我们训练Agent更像给新人背流程告诉模型先做什么、再做什么、遇到分支怎么判断。问题是真实任务里分支太多流程根本背不完。DeepSeek这套新方法的思路我理解下来是两件事一是行为轨迹分段监督把一次长任务拆成多个阶段每个阶段单独检查对错而不是等整个任务跑完再给一个笼统的评分二是让模型在失败时生成反思文本把“为什么错了、下次怎么改”写出来再把这些反思塞回训练数据里。打个比方就是以前是给新人一本厚手册让他照着做现在是把手册换成“复盘日记”每次做完任务都逼他写三句话——哪里错了、为什么错、下次怎么办。这种做法不新鲜但公开到这种粒度对行业是有参考价值的。对普通开发者来说这件事的意义不在于复现而在于提醒你Agent不能裸奔。无论用哪个大模型底座都要自己加一层“分段检查”和“失败回滚”机制。我自己在项目里就是让Agent每完成一个小步骤就输出结构化日志主程序校验通过才继续下一步。这个习惯救过我好几次。1.2 多AI协作成为常态从单模型打天下到模型群分工今天另一个很明显的感觉是大家不再满足于“一个模型从头干到尾”。多AI协作正在从概念变成日常工作流。所谓多AI协作并不是把两个模型随便拼在一起而是让不同模型做自己擅长的事。我最近实践下来比较顺的三种组合方式是同Prompt多模型投票适合判断题比如让三个模型分别给一段文案打分取中位数不同模型串联成流水线比如A模型负责拆解需求B模型负责写初稿C模型负责润色和格式校对更进一步的交叉审核A模型生成内容、B模型专门挑错两个模型的角色不能互换。今天有个热点话题是“AI Agent集群”概念本质上就是把多个Agent拆成执行者、监督者、审核者三种角色。我在一个内容生成项目里就是这么搭的执行Agent做初稿监督Agent检查事实性错误审核Agent负责风格一致性。效果比单个Agent连续跑三轮要稳定很多因为每个Agent的职责边界清晰出问题时也容易定位。多AI协作的成本也是要算的。一次多模型调用Token开销是单模型的几倍响应时间也变长。我的经验是不要所有任务都上协作模式只有那些“错了代价很大”的任务才配得起这种开销。1.3 编程、测试、产品经理AI已在各个岗位撕开口子从今天的搜索和社区热度看AI相关讨论集中在三个方向AI编程、AI测试开发、AI产品经理。AI编程已经不是“能不能写代码”的问题而是怎么把代码写对、写稳。今天有人在讨论PyCharm里的AI插件怎么选也有人问AI编程提示词怎么写才能让模型理解项目结构而不是在一个文件里瞎写。这些问题的共同点是大家已经从尝鲜阶段进入到工程化阶段了。AI测试开发同样是热门话题。现在不少团队用大模型生成单元测试和接口测试用例但实际跑下来AI生成的用例覆盖率高边界条件却经常漏。今天的热搜词里“ai测试开发”出现多次正好呼应了我最近的观察——测试场景特别适合AI辅助但必须做断言审查不能直接用。AI产品经理是另一个被高频提到的词。现在做AI产品最缺的不是技术而是一个人能同时想清楚三件事模型能力边界在哪、用户愿不愿意为这个能力买单、合规红线在哪里。今天这一轮讨论里大家最关心的是怎么评估一个新模型能不能用于生产以及怎么做AB实验。岗位方向核心变化最容易被低估的点AI编程从补全代码到理解项目上下文管理比提示词技巧更重要AI测试开发从手工写用例到AI生成边界条件与断言质量需要人审AI产品经理从画原型到定义模型策略评估模型真实能力而非Demo效果2. Agent工作流实操今年最值得复制的三套模式2.1 单人Agent任务把“可验证”作为选型第一原则很多人一开始搭Agent上来就想要一个“全自动”的东西。我踩过的坑告诉我全自动是毒药半自动才是常态。单人Agent适合那些边界清晰、结果可验证的任务。举例来说让Agent整理一份周报输入是这一周的聊天记录、邮件和文档输出是结构化周报。这个任务边界很清楚结果好不好一眼就能看出来。再比如让Agent把一篇文章改成知乎体或小红书体输入输出都可预期也适合单人Agent。选任务时我会用三个问题来过滤任务目标是否足够明确中间步骤是否可以被分解成独立的子任务最后交付物是否能用客观标准判断好坏三个问题都能答“是”才值得做单人Agent。至于那些模糊的、需要大量主观判断的任务比如“帮我写个商业计划书”就别指望一个Agent单干能成。实操里还要注意给Agent定义终止条件。很多Agent跑偏就是因为没有设置“做到什么程度就算完成”。我习惯在提示词里明确写“当你认为任务已完成输出最终结果并停止不要继续追加额外内容”这招简单但非常有效。2.2 多Agent协作建立监督者、执行者、审核者三角色今天很多AI工作流产品都在推多Agent框架但真正好用的不多。我自己稳定跑了一个月的一套多Agent结构只有三个角色监督者、执行者、审核者。执行者干活接收具体的子任务监督者负责拆解主任务、分配子任务、汇总结果审核者专门负责挑毛病核对格式、事实、逻辑一致性。三个角色用同一个大模型也能跑但更推荐用不同模型——执行者用擅长生成的模型审核者用推理能力更强的模型。有人会觉得这个结构“绕了一层”单Agent直出不是更快吗实测下来带审核角色的流程虽然慢一点但返工率低很多。单Agent直出的内容经常有“自信的胡说”审核者角色能拦下一部分明显错误。当然审核者不是万能的它拦不住领域专业知识错误只能拦逻辑和格式问题。多Agent协作里有个容易被忽略的坑子任务之间的上下文传递。你不能把上一轮的完整输出全部塞给下一轮那样上下文会越来越长费用越来越高。我现在的做法是让监督者每次只传“结构化摘要”把关键信息压成要点再往下传。2.3 人机混合流程哪些节点坚决不能省人工不管Agent多强有些节点是不能省人工的。我今天的日报里想重点强调这件事因为最近看到太多人把流程里的审核节点全删了然后翻车。第一个不能省的节点是“对外发布前的最终确认”。内容涉及品牌、用户口碑哪怕Agent写得再好也得有人看一眼。第二个不能省的节点是“涉及资金和权限的操作”比如自动发邮件给客户、自动提交订单至少需要人工点击确认。第三个不能省的节点是“错误恢复策略”。Agent失败了不要让它自动反复重试应该停下来等人判断方向对不对。人机混合流程最舒服的状态是机器干80%的脏活累活人做20%的关键判断。我常用的做法是让Agent生成带标记的中间结果比如“这一段是事实陈述这一段是我的推理这一段需要你确认”人只需要看那些“需要确认”的节点就行。2.4 一套可以直接抄的Agent编排提示词说了这么多方法论直接给一套我在用的基础提示词框架。你拿回去改改任务描述就能用。你是任务监督者。目标完成[主任务描述]。 步骤 1. 将主任务拆为不超过5个子任务按依赖顺序排列。 2. 对每个子任务输出任务说明、所需输入、输出格式。 3. 在全部子任务完成后输出最终汇总报告。 要求 - 每个子任务必须包含明确的完成标准。 - 任一子任务失败时输出该子任务失败原因不进行自动重试。 - 最终汇总报告中必须包含任务总耗时估算、可能的错误点提示。这套提示词的要点在于三个东西一是拆分子任务的数量上限防止一次铺太开二是失败不自动重试避免Agent在错误方向上来回打转三是强制输出“错误点提示”逼模型自己反思。3. 今日工具与应用场景观察3.1 AI建站从生成落地页到自动部署的链路今天“ai建站”这个词热度不低。我理解的原因是AI建站工具终于从“生成一个好看的单页”进化到了“生成一套能跑起来的站点”。现在的AI建站主流玩法大约有三种第一种是落地页生成器你描述需求它给你一个品牌单页包含文案、配图、联系方式表单第二种是整站生成输入站点结构说明自动生成多个页面的骨架和内容占位第三种是模板增强在已有模板基础上用AI换文案、换图、换配色。实操里最推荐从第一种开始因为落地页边界清晰适合快速验证。整站生成看起来很爽但生成完了还得做大量调整反倒不如从单页起步。一个能用的流程是先在AI建站工具里生成初版页面再把生成的HTML结构交给代码类AI做样式微调最后用部署平台自动上线。现在很多部署平台都支持从代码仓库拉取项目配合AI生成半小时内搭一个可访问的站点不是问题。要注意的是AI生成的文案可能自带“AI味”比如喜欢用“一站式”“赋能”“助力”。发布前自己把核心卖点改成口语化表达体验会好很多。3.2 AI视频内容生产短剧、漫剧与画质修复今天搜索榜单里“ai短剧”“ai漫剧”都出现了说明短视频行业还在被AI深度重塑。AI短剧的生产链路目前已经很清晰先用大模型写脚本再把脚本拆成镜头描述然后通过文生视频或图生视频工具生成画面片段最后用配音工具合成对白剪辑合成。AI漫剧则更“轻”核心是用AI批量生成分镜图和角色立绘配合对话音频和简单的镜头运动做出类似有声漫画的形态。这类内容的制作成本比真人短剧低很多但竞争也激烈——同质化严重观众几秒就会划走。我的建议是AI生成只是基础设施真正的竞争力是选题和节奏感这些还要靠人来判断。今天还看到有人聊Topaz Video AI这类画质修复工具。这工具最适合两类场景老视频素材修复以及低码率视频的清晰度提升。实测下来它对老照片、老录像的修复效果很好但对动画风格的视频容易出现过度锐化的问题。建议在导出时把强度调低一档让画面保留一点原始颗粒感看着更自然。3.3 专业场景AI化EDA助手、旅游规划与音频内容生产今天的搜索里“ai测试开发”“ai产品经理”“ai旅游”“ai演示”这些词都在列。让我比较意外的是“立创eda ai助手”也出现了说明AI正在进入电子设计这类专业软件。这类AI助手目前在PCB设计里的定位是辅助不是替代比如给出器件选型建议、检查原理图连接、生成简单说明文档。对硬件工程师来说它的价值是省去一部分重复劳动但关键电路设计还是靠人。AI旅游规划是另一个实用场景。我试过让AI生成一个7天旅行规划包括每天路线、景点间交通时间、预算估算效果大体可用但餐饮推荐和天气信息经常不准。合理的用法是让AI做框架、自己补细节而不是拿着AI给的规划直接出发。音频内容生产方面语音合成技术已经非常成熟。今天顺带聊到AI生成的有声内容从有声书到知识科普音频都有应用。这类内容的优势是生产成本低但要注意未经授权使用真人声音克隆是有风险的目前大多数正规工具要求获得原声授权才能克隆音色这块红线千万别踩。3.4 怎么持续获得高质量AI信息源今天日报写到这顺便给个忠告热搜词和短视频刷到的AI内容情绪价值大于信息价值。真正想跟上行业节奏建议关注几个稳定的信息渠道。其一大模型厂商的官方技术博客和发布文档信息最准确。其二arXiv上的AI论文更新偏研究但能提前半年看到趋势。其三GitHub Trending能看到开源项目的真实热度比媒体报道更诚实。其四几个高质量行业社区的深度讨论帖观点更多元。我的习惯是每天固定花20分钟扫一遍官方博客和GitHub Trending发现感兴趣的项目就顺手贴到自己的工作流笔记里。坚持三个月你对AI行业的判断力绝对比每天刷短视频的人强几个档次。4. 程序员视角AI编程与测试的几条硬经验4.1 IDE里的AI插件怎么选、怎么配今天有人专门问PyCharm里该用哪款AI插件我在日报里也展开聊一下。选IDE AI插件的核心条件不是“生成代码多快”而是三个上下文感知能力、模型切换自由度、对本地代码库的理解深度。以PyCharm为例目前的AI插件大致分两类一类走云端补全路线输入法式续写适合写重复代码时提速另一类走对话式重构路线可以选中一段代码让AI解释、优化、写测试适合复杂重构。我自己是两类的场景都用到日常补全用轻量插件重构和解释用对话式能力更强的。配置上有两个容易被忽略的地方一是要设置好模型的上下文窗口大小太小的窗口根本记不住整个文件的结构太大又会让响应变慢二是快捷键要重新映射如果换插件默认快捷键冲突会浪费不少时间。实测下来给AI插件做一个专属于自己的快捷键组合效率提升比换模型更明显。还有一个心得别让AI接管全局。真正好用的方式是用AI做局部重构而不是让它一口气改完整个项目。局部改动小出错后影响面可控也更容易review。4.2 让AI写测试用例的正确姿势AI生成测试用例我一向推荐但推荐的同时带一句警告AI生成的测试必须人工审断言。很多人让AI写单测AI输出了一堆“断言不等于空”“状态不为None”之类的废话断言覆盖率看着高实际问题一个没挡住。正确的用法是先把被测函数的核心行为明确告诉AI比如“这个函数输入一个URL返回一个布尔值表示该URL是否可访问超时设为3秒”。然后要求它至少生成正常输入、边界输入、异常输入三类用例。我常用的测试生成提示词框架长这样先给函数签名和核心逻辑说明再给输入输出的示例最后要求AI生成pytest格式的测试并用中文注释解释每个用例覆盖的场景。生成之后人要做两件事一是检查断言是否足够“狠”能不能真正捕获逻辑错误二是补一两个AI想不到的边界用例比如空字符串、超大数字、并发场景。另外跑一遍比什么都强。AI生成的测试直接跑大概率有一两个因为环境问题失败的不要因为这些失败就否定AI生成的路子先把环境修好再复查逻辑。4.3 大模型提示词实操角色、格式、上下文三件套今天好几个热搜词都跟提示词相关说明基础知识还是有人需要。我给一个很多人忽略的提示词框架角色、格式、上下文三件套缺一不可。角色约束是告诉模型“你是谁”这决定了回答的视角和语气。比如“你是资深测试工程师”和“你是新手开发者”得到的答案完全不同。格式约束是告诉模型“怎么输出”比如用表格、用JSON、用Markdown列表格式约束越明确后续处理越省事。上下文约束是告诉模型“知道什么”包括任务背景、已有信息、需要避免的内容。实操中我发现角色约束是最有效的杠杆。同样是让AI审查合同让它扮演“审慎的资深法务”和“友好的同事”找出的风险点数量完全不是一个量级。输出格式我通常直接要求JSON这样方便程序解析落在自动化流程里好对接。还要提一个参数细节大多数模型接口里temperature默认是1.0但做严格的任务比如数据提取或代码生成我会调到0.2以下做创意类任务比如文案改写才用0.7以上。这个参数直接决定AI是“稳定靠谱”还是“天马行空”。5. 避坑指南与冷思考5.1 工具宣传里的夸张话术怎么识别今天热搜里出现了一些让我皱眉头的关键词什么“全能型”“什么都能聊”之类的夸张说法。我在日报里提一句识别AI工具是否靠谱靠官方文档、可复现案例、真实用户反馈而不是广告文案。广告文案里最常见的四个陷阱是效果夸大一张示例图说“全网最强”边界模糊不讲清楚它能做什么不能做什么隐私回避不说明数据怎么处理合规含糊不交代内容审核机制。这四条如果一条都没有提到我建议你先打一个问号。真正可靠的AI工具一般都会明确告诉你数据传到哪里、有哪些限制、建议用在什么场景。这些信息不性感但关键。选工具时别只看演示视频多看看官方FAQ和文档能帮你省掉很多坑。5.2 判断一个AI任务能不能自动化的三条标准做AI工作流久了我发现判断“这个任务能不能自动化”比“怎么写提示词”重要得多。这里分享三条制定了很久的标准。第一条验收边界是否清晰。如果这个任务做完后你很难判断“好还是不好”就不适合全自动。第二条失败成本是否可控。自动化任务失败了最坏情况是浪费一点Token还是会给别人发错邮件后者必须保留人工节点。第三条输入是否稳定。AI处理的输入越规整输出越可控输入五花八门的任务则很难保持稳定。把任务套进这三条标准里过一遍一半以上的“自动化改造”都会被否掉。这不是坏事砍掉不合适的自动化剩下的自动化才真正可靠。5.3 我最近踩过的三个坑给你当参考第一个坑把Agent权限开得太大。前几天我把一个Agent接进了文档库允许它修改任意文档结果它顺手把一份旧版说明文档给覆盖了。从那以后我所有Agent的写权限都要细分到目录级别而且默认只读需要时再手动放开。第二个坑测试用例全部交给AI不审边界。有一次AI给一个日期处理函数生成了测试断言全部通过但漏掉了闰年和跨年场景导致线上数据差了一天。从那以后我给自己立了规矩AI生成的测试可以跑但边界场景必须人工补。第三个坑盲目换最新模型。每次新模型发布都被吹得很猛但实际接进生产流程时输出格式偶尔变化、推理速度变慢都会影响稳定性。现在我换模型之前会先跑一整套“回归清单”至少一周验证稳定了才切换。5.4 我的体感做好AI日报的关键不是追热点日报写了这么久我最大的体会是AI行业的热点每天都有但真正决定你能不能用好AI的是那些不变的东西——清晰的流程意识、严格的验收标准、对工具边界的判断力。热搜词会变工具会换这几个底层能力不会变。今天的日报就到这里。如果你也在做AI工作流相关的事欢迎按这套思路去搭一版自己的流程。技术部分都好补流程意识才是最花时间的。
