 文：王智远 | ID:Z201440你用过AI或者智能体吗？我经常碰到这样的问题：智远，这个产品该怎么用？怎么操作？每当有新产品、新技术出现，网上总有很多博主给我们科普。但问题是，为什么还是有很多人不知道怎么用呢？记得当年Kimi Chat推出时，我详细地介绍了它的多用性。你可以用它搜索信息、制作PPT、阅读文章，它几乎能做任何事。但尽管如此，还是有人对着Kimi的搜索框发呆。为什么会这样？为什么有人面对攻略依然不会操作？ 01 信息系统领域，Fred Davis在1986年提出了一个很受欢迎的理论，叫做技术接受模型，简称TAM。 什么意思呢？简单讲：这个模型依靠两个因素来判断一个人是否愿意用某种技术：感知有用性，即：用户觉得用了这个技术后，能提高他们的工作效率。比如，如果一个AI产品可以帮我减少统计数据时的错误率，那我肯定认为这个技术很有价值。感知易用性，即：看用户是否认为产品用起来不费劲，不需要太多额外的思考。这涉及到产品是否容易学习，操作是否顺手，以及它是否能无缝融入日常生活。比如说，有些技术产品非常强大，如果使用起来很复杂，用户会觉得难以应对，这就是所谓的使用距离（usability gap）。我第一次使用Adobe Photoshop时，头发差点掉光；它的界面不直观，许多功能藏在深层的菜单和子菜单之中。更别提看似简单的任务，比如：裁剪图片或调整色彩，竟也要经过好几个步骤才能完成，这种明显的使用距离直接把我劝退了。了解这些之后，你就能明白为什么许多新手此前在使用Kimi Chat时会觉得很麻烦。他们听说Kimi Chat可以制作PPT，但他们不知道要在对话框里输入具体的指令，操作还分好几步，甚至还得用特定格式来引导程序理解和执行任务。这种对细节的要求和多步骤过程，对新用户来说，无疑增加了使用上的难度和复杂性。从一个PDF报告中提炼数据。虽然有了AI，你把报告上传给它，这不意味着AI能自动完美地帮你提炼出来。实际上，要明确告诉AI提取哪些数据，确保指令精确无误。然后，还得指定提炼出的数据要转换成Markdown格式，之后你才能复制出来。因此，感知有用，不代表感知易用，如果用户感觉一个技术难以使用，或者在实际操作上容易劝退，他们就可能对这个产品保持距离，不太想用。
那么，钉钉AI个人助理做对了什么呢？两点：一，个人交互（Personal Interaction）二，工作流加知识库的闭环。不妨思考一个问题：为什么大家在不同平台，使用智能体的感受不一样？在腾讯元宝、百度这些平台上，当创建一个智能体后，你会发现自己不知道该问什么，或者觉得它的回答很不理想。这主要因为交互方式还存在问题。其实，这不仅是交互方式的问题，更深层次是产品与用户之间的使用距离未被解决。尽管一个人知道智能体具备许多功能，但具体都能做些什么呢？很多人并不清楚。面对一个智能体，你能让它帮你写提示词，询问十一国庆节该去哪里玩，或者帮你分析一份文档的内容，然而，只有真正了解功能的人才能充分利用它们。而对于不了解功能的人来说，根本就不知道如何使用这些智能体。因此，我认为智能体的能力和普通用户之间确实存在一定距离。这些功能要更明显地展示给不了解、不会用的人，这样他们才能轻松上手。一旦在钉钉上创建了一个智能体，就会注意到对话框旁边，有很多精细的交互项，这是我在评估众多平台的智能体时发现的，其他平台都没有做到。如果还没有设置智能体，可以按照这个路径操作：先点击你的钉钉头像，然后选择“设置与隐私”，接着找到“通用”，最后点击“AI助理”来创建。02 现在具体说实现知识库的细节，先来说说：提示词。 从我的经验来看，非常重要。它直接影响我和个人助理（智能体）的交流。如果没有提示词，我都不知道该怎么问问题。在工作中随机找几个基层同事，让他们帮你写几个提示词；我敢肯定，你会对结果感到非常惊讶，因为很多人不知道怎么写工作提示词。记得在学校里，每次课快结束时，老师都会问：“有没有问题要问？”这时候，教室里特别安静，就连平时爱小声说话的同学也不敢出声，因为大家都怕被点名。之所以不爱提问，有几个原因： - 不太用功：提出好问题需要广泛阅读、深入思考和一定的知识储备。如果不够用功，自然想不到好问题。
- 文化环境：我们的文化更尊重权威，不太鼓励提问。这需要整个社会环境共同努力才能改变。
不会提问：很多人不知道怎么提出好问题。
前两个问题与个人心理和思维方式有关，第三个问题深植于社会背景，更难以快速改变。 还有一点，在中国的“听话文化”中，大多数学生被鼓励遵守规则，缺乏探索、提出问题的训练；即使是在读硕士、博士期间，学生也往往习惯于按导师的指导做事。老师在教学时，通常希望传授尽可能多的知识，而不是培养学生的批判性思维或创新能力。所以，长期以来，大家形成了一种固定的思维模式：更擅长回答“是什么”，而不是去深入思考“为什么”。钉钉提示词做比较细节，里面有如何写周报、做表格、记东西、如何缓解压力，总结今天的工作等。你可以通过探索问题，促进更深层次的理解，这种交互有助于提高与AI之间的对话质量，也丰富了交流的深度和广度。我体验半个月的钉钉个人助理，发现主要能回答四种类型的问题：“I think…”（我认为…）；“How do I…？”（我该怎么办？）；“Help me…”（帮我…）；“Why…”（为什么…）这些提示词不仅帮助用户清楚地表达需求，还鼓励从不同角度思考问题，更全面地利用AI助理的能力；所以，这种模式转变，在工作中对于培养创新思维、解决问题的能力至关重要。 03 来聊聊速记。当我们提到速记，究竟是什么意思呢？如果用一个词来总结，那就是「第二大脑」。 实际上，大脑只占我们体重的3%，它却消耗了20%的能量。在学生时代，我们用笔和纸记东西，大脑像一个装满知识的篮子，基本上够用。步入社会，要处理的问题变得更多，我们的“大脑容量”就显得不够用了，无法装下更多复杂的信息。不信的话，我来提一个问题：《题西林壁》中的“不识庐山真面目，只缘身在此山中”这句诗是谁写的？你可能会瞬间愣住，一时想不起来。告诉你，这是宋代诗人苏轼写的。其实问题答案并不重要。重要的是，大脑更擅长思考而不是记忆，用大脑来记东西，非常耗费脑力，也很累。前段时间，一个朋友跟我说，自己是不是有点健忘。他每天乘地铁上下班，已经形成了肌肉记忆，但有一次突然忘了从哪个口出，差点迟到。在新书《自醒》中，我提到，目前还没有一个明确的数值来定义大脑的认知负荷极限；但研究表明，持续的脑力活动会消耗大量脑力，引起疲劳。比如，你在钉钉上输入关键词，想找昨天下午两点和小王的会议纪要内容。检索系统能快速从知识库中找到信息，并把它呈现出来。这就是检索的过程。换句话说，当试图回忆或解决问题时，最好用辅助工具来过滤或处理存储的信息，这样能快速找到答案。之前，有种说法是：“把问题写出来，就解决了大半。”根据我最近处理问题的方式和结果，这确实很有道理。我直接把自己的想法输入给AI个人助理，它帮我记下来。这些记下的问题是我真正关心并能掌控的“真问题”。下次我再调用时，直接问它就可以。因此，钉钉的「记」功能本质上是为了留下一个「数字化的你」。它帮你记下来的任务、项目、思考，将来都会成为你个人的无形资产。你肯定知道查理·芒格，他的100个思维模型也不陌生。如果我问你，他的这些模型是一开始就有现成资料，还是逐步积累形成的？答案肯定是后者。如果让你现在坐在电脑前，一下子想出100个思维模式来出版，你肯定做不到，对吧？查理·芒格年轻时就知道要把经验储备下来。这就是我所说的，记下来后，才能后续串联成作品、文档，最终按类别形成不同体系。所以，如果要我描述速记的能力，我觉得官方的「记人、记事」说法不如「构建一个数字大脑」更精准。你怎么看？ 04 钉钉个人助理，还提供了一个能力是：搜索。 准确来讲，官方对搜索描述场景是「端内搜」，意思是：直接在超级搜索框中，AI能帮我搜到聊天记录、文档、甚至某个信息。不过，我这几天用下来发现，虽然端内搜索很重要，但个人助理里的快捷指令「端内搜」和「全网搜」使用起来更加方便。首先，个人助理的操作更加灵活。比如我在用手机时，只要点一下「钉内搜」，无论打字还是发语音，它都能立即响应。其次，「钉内搜」更符合任务导向的思维方式。所谓任务导向的思维，就是，有件事自己想不起来了，得让它帮我办一下。类似于，问问它，我明天有几个会？跟谁开？什么时候，你能不能提醒我下，等等......但「全网搜」的功能就有所不同。全网搜更像是补充我们的知识库。提到“知识库”这个词，你会觉得有点烦，因为听得太多了。我们都知道知识库很重要，尤其在大数据模型时代，对于B2B公司来说是必备的，因为没有足够的知识数据，怎么能训练它的应变能力呢？个人也要有自己的知识库，这样在需要内容或答案时，就能轻松查找。建立知识库，实现「知识复利」并不仅是收集一些公开信息那么简单；一开始，你只是随便记录一些关于项目的、某个主题的零散想法。但随着时间推移，你会逐渐添加更多有价值的内容，比如：启发性的文章、解决工作问题的方案、每日的任务和笔记。慢慢地，这些内容会形成一个有系统的体系。这个生长的过程中，全网搜帮助你补充可能遗漏的信息，让你的知识库更加完整、系统化。因此，我说端内搜、全网搜是基于知识库的功能，而知识库本身像一个人的第二大脑。你可以一开始就设立一个“第二大脑”，也可以通过钉钉中的知识积累，让AI个人助理帮你构建起来。但根据我的体验认为，从实际使用中逐步建立，是一个不错的方法。比如：用了半个月之后，你对个人助理说：“我想建立一个围绕项目思考的主题知识库，你能不能帮我根据目前已有的内容，搭建一个初步的结构？”那么，AI助理能根据指令，整理现有资料，建立一个有条理的知识库。这就闭环了。从最初的碎片化提示词开始，到速记中的信息沉淀，到构建一个系统化的知识库，最后，实现个人知识的复用。 不过，能把这套方案用好的人，我还没看到；也许，钉钉先聚焦深度用户是对的，最起码，能先保证感知力强的深度用户，先实现知识复利。———— 
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