如何把 Agent 放进真实工作流

大纲

1. 重新表征 Agent 不要从模型和工具开始，而要先定义它在工作里的位置。
2. 压缩成工作图式 Context、Role、Artifact、Feedback 是更容易复用的四个组块。
3. 理解 Doer / Tutor 同一个 AI 行为，可以强化工作，也可以偷走学习。
4. 形成解释框架 控制输入量，推动主动加工，让知识可迁移。

讲稿

这次分享把重点从“选什么工具”转向“怎样设计可重复运行的工作系统”。

真正有用的单位不是一句 prompt，而是一条回路：上下文进入，角色行动，产出交付物，反馈写回下一轮。

最后带走的不是技巧清单，而是一张内在地图：下次更快识别局面，更稳判断路径。

演示

1. Agent 不是工具列表 更准确的表征是：Agent 是被放进上下文、角色、交付物和反馈回路里的工作单元。
2. 三个主要对象 一个真实工作流不是聊天记录，而是一组可以被识别、分配、检查和复用的对象。
3. 一次协作的流动 工作不是一次问答，而是一个能重复运行的回路：目标进去，判断回来。
4. Doer 和 Tutor 的分界 同一个 Agent 行为，可能是在帮你形成心智模型，也可能是在替你绕过心智模型。