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一
1984 年，《Access》杂志的记者汤姆 · 皆托采访了刚刚推出第一代 Mac 的乔布斯。
在访谈中，他问了乔布斯这样一个问题——
“ 1977 年你曾说过，策画机是寻找问题的谜底，咫尺你的看法转变了吗？”
彼时年仅 29 岁的乔布斯复兴说——
“咱们咫尺领有的策画机类型是器具，它们是反馈者：你操作策画机作念某事，它就会去作念，下一个阶段将是策画机作为 Agent，换句话说，就粗略盒子里住着一个小伙伴，它运行瞻望你的需求，它不再是匡助你，而是运行教唆你处理多量信息，它简直就像盒子里住着你的小伙伴。”
41 年后的今天，干预大模子时间的 AI 终于让 Agent 这个也曾独特远处的见解在徐徐变成事实。
没错，本年被不少媒体称之为“ Agent 元年”。
从通用 Agent 到垂直 Agent，从模子厂商到哄骗创业者，更具有实用性的 Agent 被视为 AI 走向人人的关节一环，内行的一致感受是——这回途径对了。
接下来咱们就来聊一聊一款独特能打的通用 AI Agent —— GenFlow。
作为超等哄骗的最新升级，GenFlow 在才能上愈加全面，成果上更有实用价值。
毫无疑问，AI 会催生好多超等个体，在我的邻接中，超等个体一定不是那些只用 Chatbot 的东说念主，而是能充分挖掘 AI Agent 后劲的东说念主。
毕竟，用好了，Agent 是真出活——
二
今天的百度寰球大会很扰乱，在悉数的居品中，但我最感趣味的，即是咱们要聊的 GenFlow3.0。
它此次的更新在我看来是很有由衷的。
我不想照着他们发布会上的经以前胪列具体的功能，那样太败兴了。
我想用几个推行的案例和场景，挑几个我认为值得说的关节词，一皆来看一看升级后的 GenFlow 推行发达到底如何——
第一个实用关节词—— Office 操作
没错，在线文档各家公司好多年了，但咱们如故莫得能杀死 Office 三件套。
打工东说念主们一直跟 Word、Excel、PPT 这三伯仲斗智斗勇，果然掉了好多头发，背后的原因在于 Office 是使用最平日通用要领轨范。
这件事的实质是什么？
是东说念主被动去合乎机器。
而今天，有了一种新的 Office 玩法——
在新升级的 GenFlow3.0 里，用户只需要上传文档，输入指示，AI 会我方进行 Office 三大件的操作。
“请在文档中创建一个使命场地的统计漫步图，同期通过岗亭称号将悉数岗亭分为——企业微信、微信视频号、微信小店、微信搜索、微信支付、微信安全、其他共 7 个类型，画出类型漫步图。”
GenFlow 一通操作之后，我的 Excel 中就出现了两张排版良好的图表，速率飞速，数据准确。
而两个值得说的细节是：
领先使命场地华夏本 Excel 中的是拼音—— guangzhoubeijing，它在图中都贴心肠变成了汉文“广州”、“北京”。
另一个细节是岗亭分类并不是 Excel 中也曾分好的某一列原始数据，而是要字据岗亭称号进行统计，会发现它的念念考过程独特合理、紧密。
从这个案例咱们看到——用嘴操作 Office 的时间正在开启，要作念什么，径直跟 GenFlow 说，比我方脱手要将近准。
这背后其实是一套很重的基建。
为了这套交融裁剪器，团队花了两年半的时刻去打磨，这套东西是云霄的，不依赖腹地装的 Office 版块，因而有更大的生动性。
以前，器具的复杂性本人即是一种壁垒，咫尺，AI 要把这个壁垒给拆了。
三
第二个关节词——全局回顾。
好多东说念主吐槽过，绝大多数 AI 都是金鱼的回顾，这其实是 AI Agent 走向实用的最大终止之一。
一个记不住你是谁、记不住你的偏好、记不住前次聊了什么的 AI，不行能成为你的过劲助手，酌定是个一次性的器具。
GenFlow3.0 此次升级的重心，即是“回顾中心”。
这个回顾中心会纪录你和 GenFlow 疏浚过程中的关节信息，包括你主动喂给它的还有它在与你合作中我方分解和识别到的，都会千里淀下来。
一皆来看一看我在 GenFlow 里的回顾——
当我授权 GenFlow 开启回顾后，它为我生成了一份个东说念主回顾库，有些信息是我主动告诉它的。
比如：“我是又名科技作家。”、“我正在进行低碳水化合物饮食。”
但更多内容，是它通过与我的日常团结，我方回来索求出来的。
比如，它发现我相通让它用活命中的例子来阐明复杂的本领见解，于是它记下了：“用户往往鸠合活命中的例子来类比本领见解。”
它看到我相通搜索阿西莫夫、说念格拉斯 * 亚当斯、阿瑟克拉克、刘慈欣等东说念主的作品和相关玄学商讨。
就给我打上了标签：“用户偏好‘硬科幻’和探讨东说念主性与科技伦理宗旨的竹帛保举和话题商讨。”
咫尺，这份回顾档案也曾有点“分身”的真谛了，咱们来看它的实用之处——
这个周末，我要给海淀区温泉镇的小一又友讲一个对于“ AI 与科幻”的主体的讲座，我但愿 AI 给我点提议。
如若是濒临一个莫得回顾的 AI，我需要写一段极其复杂的 Prompt。
我需要详备形色我的写稿格调、我的学问布景、我但愿援用的科幻见解等等，这个过程本人就够写一篇小作文了。
但咫尺，我只需要对 GenFlow 说一句话——
“我要给一群 7-13 岁的小一又友作念一次对于 AI 的讲座，帮我构念念一个主题是“ AI 与科幻”的演讲稿大纲，要能激励小一又友的趣味与念念考，同期兼顾小一又友的邻接才能。”
接下来，GenFlow 的操作，就完全是基于它对“我”的邻接——
从它的念念考过程看，它坐窝调取了我的专属回顾库。
它知说念我是一位科技作家，偏好是硬科幻和东说念主性以及科技伦理，同期输出中的《流浪地球》和《星河系漫游指南》彰着是计划到了我回顾中的阿西莫夫和刘慈欣的要求。
可以看到，在扩展任务的过程中，我莫得冗忙去阐明我是谁，但 GenFlow 却恒久知说念我是谁、我有哪些偏好。
这种带回顾的交互，让东说念主和 Agent 之间有了默契，这个体验当然普及了一个台阶。
诚然，GenFlow 咫尺的回顾不营救径直裁剪，仅能通过对话来修改或删除，这少许我认为后续如若优化一下，体验会更好。
四
第三个关节词——定时任务
咱们再来看一个让 GenFlow 3.0 从灵敏变得精明的功能——定时任务。
打工东说念主的痛点是什么？
周期性的叠加就业实足算一个，比如写周报，以致有的仙葩公司还要写日报，这事本人意旨有多大另说，但作为打工东说念主又不得不作念，果然让东说念主头疼。
再比如，作为又名野生科技作家，我需要执续关爱几个头部大厂的动态。
以前我的使命流是怎么的？
每天早上，把腾讯、阿里、字节越过这几家公司的行业媒体的相关板块都刷一遍，看到有价值的信息，就丢到 NotebookLM 里，打上标签。
一周下来，NotebookLM 里堆了几十条信息，到了周末，再花半天时刻把这些碎屑化的信息从头梳理，酿成一个举座的融会。
这个过程，枯燥、叠加，何况极易遗漏，偶然候忙起来，几天没看，再想补就辛苦了。
GenFlow 的定时任务即是来责罚这种叠加就业的。
我试着给它下了这样一个指示——
“请帮我创建一个定时任务，每周三晚上 9 点 45 分给我发一个对于阿里、腾讯、字节这三家公司业务动态的论说，论说需回来以前一周这三家公司在居品、本领、东说念主才、战术等层面的蹙迫新闻、动态。”
当我把这个任务设定好之后，我就把它忘了。
到了第一个周三的晚上，我的手机准时收到了一条推送，绽开一看，是一篇独特详备的论说。
标题即是“阿里巴巴、腾讯、字节越过业务动态论说（2025 年 11 月 5 日至 11 月 11 日）”。
我点进去之后，发现结构相比明晰，仔细看了看，举座如故舒心的。
直不雅判断它挑重心的才能可以，该关爱的重心新闻都提到了，同期信源可靠，每条信息的末尾，都附上了原文邻接。
这即是定时任务，它可以把咱们从那些低创造性的事务中解放了出来，第一次有一种雇了个实习生每周给我作念一次报告的嗅觉。
定时任务这个功能细节上也作念得可以，营救随时暂停、修改，用户可以自界说触发时刻和叠加周期，直不雅方便。
这个功能一朝用熟了，玩法就好多了——
作念销售的，可以让他每周给你一份客户舆情论说；作念投资的，可以让他每天早上给你一份方针公司股价与新闻汇总。
以致，你可以让他每周帮你整理一下你家孩子学校网站上的最新见知。
悉数那些你需要如期去望望的事情，表面上都可以交给它。
从这个角度看，定时任务这个直不雅实用的功能值得细目，它不炫技，但它确乎能让咱们干活更应答。
五
说了这样多，终末如故得落到用这个层面上。
在我看来，任何器具，都有它的特性和秉性，咱们得先摸清它的路数才能更好地使用它。
字据我的不雅察和体验，用 GenFlow 这类的通用 AI Agent，底下两个朴实的小手段可以让你一本万利——
第一条：不要怕它累着。
好多东说念主对 AI 有个污蔑，认为我指示得下得非常精确，一次就得让它生成圆善扫尾，这其实不是一种着力最高的用法。
一个独特实用的手段即是：一个任务，可以让它作念好屡次。
濒临 GenFlow，我更提议你把它当成一个可以不知疲困的多东说念主团队。
消失个任务，你可以换几种不同的问法（事实上不转变输入也行），让它生成多个版块的扫尾，然后你来作念相比和挑选。
比如，我每次相比蹙迫一些的任务，我都是跑三次，然后相比，挑出各个版块中有价值的部分。
这在东说念主类寰球里是糜费的要求，但在 AI 这里，资本简直为零。
要知说念，国内 AI 圈卷出天空的上风即是 token 简直是免费的，因此，在让 AI 多作念几遍这件事上，不要放不开算作。
第二条：不要怕它消化不良。
前边咱们聊全局回顾的时候，其实也曾提到了这少许，AI 的输出质料，很猛进度上取决于你给它的输入质料。
它知说念得越多，产出的东西就越靠谱。
是以，第二个手段是：尽可能喂给它更多、更丰富的布景辛苦。
GenFlow 的一个纷乱上风，即是它的本领基建。
它的裁剪器和阅读器，简直能营救市面上悉数主流的文档要领：Word、PPT、Excel、PDF、图片、音视频等等。
你电脑和网盘里存的任何东西，唯独你授权，它都能看懂、能邻接。
比如，你要写一份年终回来，你可以这样干——
把你以前一年的悉数周报、月报、居品文档、事迹 Excel 以致你某次报告的灌音和视频，一皆丢给它，成果一定会比你仅提供单一材料好得多。
没错，AI 咫尺在内行范围的才能和学问简直也曾是满级的，而甘休它为你服务惟一的瓶颈，即是它还不够了解你和你的业务。
AI 没相关于你的暗学问，而这偶合即是咱们要喂给它更多辛苦的中枢原因。
试过充足多的 Case 之后，你就会知说念，关爱你我方的险峻文工程才是用好 GenFlow 的中枢要义。
终末还有少许，不要只用 GenFlow 这一个功能。
GenFlow 不是一个孤立孤身一人的功能，它是百度文库和网盘这个生态里的一环，把它息争放画布、陋劣听记、AI 相机等其他功能组合起来用，会愈加轻车熟路。
这种交融的用法，实质上是在构建你我方的 AI 使命流，记取：若何顺遂若何来，若何着力高若何来。
结语
在我看来，GenFlow 这是一种很重的嘱咐——
半年以来迭代三个版块、自研 Multi-Agent 架构、用户回顾库、MOE 底层模子、完善 MCP 联结生态。
这些都不是一蹴而就的，背后是多量的工程化、居品化的苦功夫。
但从体验的角度，这些功夫是值得的。
愿通用 AI Agent 从 GenFlow 运行，从少数极客的玩物，变成更多东说念主的器具。让更多的普罗人人，也能在束缚内化 AI 才能的过程中，感受到 AI 的便利。
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