如何将AI融入工作和生活？

AI

已超越90%的人群。GPT用途广泛，有人总结了49种应用场景：

AI的实际应用远比聊天对话更加丰富。接下来，我们将从低阶到高阶的使用层次，为你介绍AI如何融入工作与生活，发挥更大作用，值得期待。

基础大模型好比一个多功能工具箱，智能又实用。它适合处理独立、简单的轻量级任务，与其他工作关联较少，例如撰写文章、生成图像、编写代码、阅读长文档或进行数据分析等场景。使用基础大模型时，要详细告知背景、要求、样例、约束和输出规范，确保其充分理解你的意图。常见的基础大模型有：通义千问、文心一言、智谱清言、豆包等工具。我常使用的国产AI云原生模型，如通义千问等，具备强大的推理与分析能力，表现非常出色。

搜索引擎

一款全方位应用——渗透智能的 ShirtAI：

大多数人对AI的使用到此为止。办公AI好比日常工作的贴心帮手，是针对具体场景的垂直类AI产品。它经过专门训练优化，熟悉办公任务需求，深知如何高效完成工作。写PPT、做会议纪要或拟公文时，常会用到办公AI提供帮助。懂得让专业AI处理专业任务，你对AI的理解与应用便更进一步。传统工作流侧重任务流转，引入AI后，工作流不仅高效运行，还变得智能化。AI让工作流具备决策与分析能力，可自动识别并处理复杂问题，大幅提升效率。国外的Zapier、Make，国内的集简云，均支持上千种应用的API。通过简单拖拽，像搭积木般连接不同应用，搭建个性化工作流，并轻松集成AI功能。例如，设计一个RPA流程：打开热点榜单提取10条新闻，借助GPT筛选与AI相关的信息，再通过搜索引擎获取Top10相关内容素材，经GPT分析整合后，存储到Notion以备后续使用。通过自动化、标准化与智能化处理工作流程，能够显著降低重复性劳动及出错概率。

通过一步步迭代，我深刻体会到，打造一个实用甚至能盈利的AI工作流应用，重点并不在于技术难度，而在于产品思维。要深入分析用户场景，洞察需求，将高频需求提炼并固定为工作流。最令人激动的是，现在有了想法可以快速验证，无需找程序员提需求，也无需经历完整的项目周期。这里实际上隐藏着巨大的信息差距与市场机遇。若你对AI大模型及应用开发感兴趣，并希望把握时代先机，建议聆听业内专家的公开课程。课程将系统讲解从AI大模型的基础概念，到AlAgent应用开发流程，再到产品设计逻辑与商业模式等内容，助你更好地理解并融入这一领域。以下为课程链接，感兴趣的话可进一步学习：深入研究大语言模型的商业应用后，我深受启发，工作中对AI应用产生许多新思路，尤其在实战案例与趋势分析上获益良多，这对职业发展帮助很大。AI+工作流的核心在于重新分析场景，把可流程化和模块化的工作内容识别、拆解并定义，再交由AI执行。如果你会调用API，不妨试试全球大模型的API接口。

RPA属于工作流的实现形式，能模拟人类点击、输入等操作，类似过去的按键精灵，还支持通过调用API接口完成系统间的对接任务。RPA的最大优势是不会入侵软件系统即可操作应用。目前，市面上有许多易用的图形化RPA开发工具，这意味着即使不懂编程和系统对接，也能轻松设计属于自己的RPA流程。

AI的融入使RPA具备看听思考的能力，从而实现智能化的新飞跃。相比上文提到的工作流，RPA能够完成更精细、灵活的任务，在实际应用中潜力更大。例如数据采集、录入与分析，甚至库存管理等，只要能标准化并固化为流程的工作，RPA几乎都能胜任，展现出更广阔的适用场景。AI与RPA结合，让工作流程更智能高效。人工智能代理（AI Agent），又称AI智能体，是一种以大语言模型为核心驱动力的系统，可模拟人类智能行为。它能感知复杂环境中的信息，自主决策、规划并执行任务，从而有效达成预定目标。

为大模型添加规划、记忆、执行能力和工具箱，就可成为智能体，例如GPTS便是较简单的智能体。AI代理是人工智能发展的高级形态，被视为广受业界青睐的AI应用方向。深入了解代理后，你便能基本迈入AI应用领域。搭建Agent其实没那么难，有许多图形化平台，例如coze，对新手非常友好。即使不懂代码，也能通过简单拖拽完成AI原生应用的构建。即使是复杂的多AgentBot界面，操作起来也不过如此：

感兴趣的话，完全可以动手试一试，探索AI使用的更多可能。从简单任务到构建AI智能体，逐步掌握相关工具与技术，AI将在工作中发挥更大作用。强烈建议按此方向持续深入探索，这不仅会让你受益匪浅，还可能改变你的职业发展轨迹，开启全新可能性。