转载自：进击的盖茨比原文地址：https://web.okjike.com/u/bdfcb96a-0a42-4d50-a760-8768221072b4分享下目前使用AI的小小心得，我现在固定+优化的AI工作流：1.起床，让AI“马云”“马化腾”给我排TODO优先级，做一些私董会的脑暴2.工作中，有一个傲娇AI小助理给我加油，给她的Prompt就是：要阳光，会撒娇/卖萌3.重点事项bot，如内容创作，拆成一个bot团队组：工作分成选题，标题、框架、扩写、然后分A/B组两个AI-bot互相改。其中的要点是：提供反常识、梗；需要学习一些我喜欢的UP创作方法论，比如导演小策、影视飓风TIM总结的HKRR（快乐/知识/共鸣/节奏）4.在优化的bot包括：内容选题bot，短视频脚本bot，数据分析bot（GPT4），网页Perplexity的资料库bot 5.优化1：Zion、ChatO和自动化AI-Agent分身，基于自身知识库的bot6.优化2：将上述知识库，Prompt资产，全部放入飞书的知识库+多维表单中维护；等待飞书的AI进化7.备选：筛选过的50多个生产力AI，放在工具库里，待命输出8.未来：把整个公司业务，全部搬入飞书中，外接MJ，ChatBot分身，以及咨询日程预约。
生成式AI的人机协同分为3种产品设计模式：Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理），在这3种模式下，人与AI的协作流程也是有所差异。Embedding模式：人类完成大多数工作。Copilot模式：人类和AI协同工作。Agents模式：AI完成大多数工作。Agentic Workflow驱动角色工作流变革使用Multiagent Collaboration的方法，让不同角色的Agent按照根据任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成一件任务。我作为一个产品经理角色，我的诉求很简单，需要完成某一个产品功能设计，这个时候通过Agents拆解成多个独立的任务，然后遵循不同的工作流，最后给我生成一份在大体上符合我期望的输出结果，我再修修改改就能够达到可用的阶段了。所以，我从原子能力层重新思考，面对这个快速变化的时代，我该如何去重塑我自己的工作流，以不变应万变呢？我抽象化拆解了大模型的一些底层能力，例如：翻译、识别、提取、格式化等等，其实所有的一些都会围绕几个词“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”。
与传统的Prompt从输入直接到输出的映射方式相比，LangGPT提示词框架应用了CoT（Chain of Thought）完成了从输入到思维链再到输出的映射，即<input——>reasoning chain——>output>。最后你会发现浓缩成一句话可以解决模型在规划过程中的路径拆解，CoT的思维：“Let's think step by step。”（让我们一步一步思考）RPA的工作流设计RPA其实很早就已经出现，就是做工作流编排领域。流程机器人（RPA）软件的目标是使符合某些适用性标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，一般来说这些操作在很大程度上是重复的，数量比较多的，并且可以通过严格的规则和结果来定义，现在越来越多的RPA软件带上了LLM。ComfyUI的工作流设计近期出现的ComfyUI是将开源绘画模型Stable Diffusion进行工作流化操作模式，用户需要在流程编辑器中配置出每一个的pipeline，并通过不同节点和连线来完成模型的操作和图片内容生成，提高了流程的可复用性，降低了时间成本，同时它的DSL配置文件还支持导出导入。Dify.AI可被复制的工作流设计在Dify.AI中，我很兴奋的看到它的工作流设计语言跟ComfyUI会有一些相似之处，都是定义了一套标注化的DSL语言，并且非常方便的可以使用导入导出的功能进行工作流的复用。