从“会写”到“会做”：我用一个小型 AI Agent 把日常工作自动化了

很多人谈人工智能时，第一反应还是“写文案、画图、聊天”。但我这半年最大的感受是：AI 真正有价值的地方，不在于它会说，而在于它能把“重复的判断”和“重复的操作”变成流程。只要把任务拆成几步，AI 就能像一个不知疲倦的助理一样，把你从琐碎中解放出来。

我最先改造的是“信息整理 + 生成初稿”这类工作。以前我每天要读一堆消息：需求、反馈、报错、数据截图，然后手工归类、总结、写出行动清单。现在我做了一个很简单的 Agent：第一步先把输入内容做结构化（把关键信息提取成字段，比如“问题现象、影响范围、复现步骤、优先级、建议方案”）；第二步让模型根据字段生成两种版本的输出：一种是给团队看的技术描述，强调可执行；另一种是给非技术同事看的解释，强调结论和影响。这样做的好处是，我不需要每次从零开始组织语言，注意力能回到“判断到底该怎么做”上。

后来我又把 Agent 往前推进了一步：让它参与“决策”。比如网站性能出现波动时，Agent 会先对现象做分类：是缓存导致的延迟更新？是 CDN 回源不稳定？是数据库慢查询？它不一定能一次给出正确答案，但它能把排查路线图先搭出来：该看哪些日志、该对比哪些指标、该做哪些最小化验证。对我来说，这就像给自己配了一个永远不嫌麻烦的“排障陪跑员”，能把混乱的情绪拉回到结构化的步骤。

当然，AI 也不是万能。它最容易出问题的地方，是“缺少上下文时过度自信”。所以我给 Agent 加了一个规则：遇到关键结论必须给出依据，不能只下判断；没有证据就标记为假设，并提出验证方法。这样一来，AI 更像一个严谨的助手，而不是一个会把话说满的评论员。

如果你也想在工作里真正用好 AI，我的建议是：别急着追求“大模型有多强”，先从一个具体、重复、可量化的场景入手，把流程拆清楚，让 AI 在每一步做它最擅长的事——提取、归纳、生成、对齐格式、给出备选方案。慢慢地，你会发现 AI 不只是工具，而是一种新的工作方式：把你的时间从“搬运信息”变成“做判断与创造”。这才是我理解的人工智能的价值。