只有别人真正使用，智能体才算产品
与AI对话做出成果的人很多。但要让自己做的智能体、技能被别人持续使用，需要更多准备。
AI与科技使用AI的人和打造产品的人
拜托AI制作网站、查找所需信息、整理文档，这些事已经变得很普遍。但是，把自己制作的智能体或技能交给别人，让对方在实际工作中持续使用的人，仍然很少见。我想关注的正是这种差异。
Joshua Miller在WIRED的采访中说，在科技行业之外，很难听到有人说自己在用智能体。他强调的重点是，必须打造消费者真正想要的产品。
我是这样理解Miller提出的问题的：**在有人真正开始使用之前，仅凭技术能运作，还很难说已经做出了产品。**这意味着，随着用AI制作东西变得容易，也需要看看做出来之后到底谁在用。
把我用的技能交给同事之后
这里的智能体指的是AI使用所需工具、执行多步骤任务的方式。技能则是把AI执行特定任务时要参考的流程和资料打包在一起。在对话框里也可以使用智能体。比起画面的样子，更重要的区别在于：这件事是止步于我获得想要的结果，还是让别人也能使用这项功能。
假设我做了一个用会议记录撰写周报的技能。我自己用的时候相当顺手。因为我知道该输入哪份会议记录，也理解团队里用的缩写，结果不对劲时还能自己修改指令。缺漏的内容也可以自己补上。
但把这个技能交给同事之后，那些一直被我不自觉处理掉的部分就都暴露出来了。同事可能连该输入哪个文件都不知道。放入格式不同的会议记录，报告里需要的项目也可能就此缺失。如果每次都要去问制作者该怎么用，那么下周再用这个技能的理由也就减少了。
要让同事持续使用，需要输入的资料和执行方法都很明确。要能提前知道会得出什么样的结果，信息不足时也要能提示信息不足。还需要有修改结果或重新执行的方法。这些都是制作者在旁边边讲解边演示时容易被忽略的问题。
仅凭AI某次成功做出了报告这一事实，是无法确认这些条件是否满足的。必须看别人是否用自己的资料实际尝试过，在下一次工作中是否还会再来使用。
要先确定使用者要做的事
如果听到的说明是“什么都能替你做的智能体”，使用者首先得自己想清楚能把什么事交给它。相反，如果说明是“每周输入会议记录，就能做出我们团队格式的周报”，使用者就能明白这是什么时候该用的工具。也可以向经常做这项工作的人提议使用。
Miller介绍的Dia的早间简报，也可以从这个角度来看。使用者看到的是从日程和邮件中整理出的今日待办事项。至于背后是什么样的智能体，使用者并不需要知道。
当然，即便用途明确，如果不符合实际工作的需要，人们也不会使用。如果报告格式和团队的方式不同，或者每次准备输入资料都要花很长时间，使用就可能中断。因此，即便部署之后，也要观察卡在哪里并加以改进。我认为，开发智能体或技能这件事，应该包含这个过程。
这并不意味着用户数量一定要多，或者一定要收费。团队里几个人每周都在用的内部工具，或者别人拿去用在自己工作上的免费技能，也可以是拥有真实用户的产品。这一点，仅凭安装数量或“已经公开”这个事实是无法判断的。
Oswarld视角
我把这看作GTM，也就是把产品告知客户、并转化为实际使用的策略问题。
在制定GTM策略的过程中，我反复遇到一种失败模式：把制作方使用的技术术语原封不动地摆到客户面前。产品说明里如果用了内部技术术语，客户就得先理解那项技术，才能选择产品。
“开发了智能体和技能”这种说明也是一样。对开发者而言，实现了什么功能可能是很大的成就。但对客户来说，首先要知道的是自己工作中的哪一部分可以交出去，用了之后会有什么改善。开发完成之后，还剩下确定使用者、贴合对方的工作、以及打造持续使用理由的工作。
在我协助评估引入方案时，会问的问题之一就是：“这个智能体出错的时候，谁会在什么时候发现？”
这个问题也是为了确认它是否真的能被使用。如果即便结果需要人工审核，整体工作时间也缩短了、质量也提高了，那就有使用的理由。相反，如果每次都要花更多时间修正错误，使用者很可能会退回原来的做法。要连审核所花的时间都算进去，才能看清它到底带来了什么帮助。
所以我不认为仅仅说明智能体的功能，引入就算完成了。必须交到真正会用的人手里，确认它是否对那个人的工作有帮助，才算走完全程。仅凭与AI对话获得我自己要用的成果这种体验，无法替代这个过程。
结语
托AI的福，能动手做点什么的人变多了。其中一部分人会把自己反复要做的事做成智能体或技能。但接下来还剩下一个阶段：打磨到别人也能使用，并让它真正转化为实际使用。
这篇文章所说的差距，就在于这个阶段。是否在技术上实现了某项功能，和是否有人真正需要并使用这项功能，是需要分别确认的两件事。我认为，做到后者，才算是做出了产品。
💬 你有没有把自己做的智能体或技能交给别人用过？对方是否持续在用，如果中途停用了，卡在了哪里？欢迎告诉我。
📨 如果身边有人正打算做出智能体或技能提供给别人使用，请把这篇文章转发给他。
参考资料与延伸阅读
- Why Normal People Aren’t Using AI Agents — WIRED：这是一篇阐述Miller的产品视角的采访。
- Building effective agents — Anthropic：说明了智能体的运作方式，以及应用于实际工作时需要考虑的问题。对话框也可以是智能体的一种使用方式。
- Agent Skills 官方文档：说明了技能中包含的指令、资料、可执行文件，以及智能体使用这些内容的方式。
