超级个体工具包10个AI Agent Harness Engineering提升个人工作效率的实战场景引言主题介绍你有没有发现最近3个月接触的“AI效率工具”数量可能超过了过去3年攒的所有办公插件总和从ChatGPT写邮件、Midjourney做PPT封面、GitHub Copilot补代码再到AutoGPT、AutoGen这类多Agent系统——AI工具的迭代速度已经快到“一个功能刚习惯下一个版本就全变了”的程度。但问题也随之而来你真的“驾驭”了这些AI工具吗是不是每天打开10个AI应用一会儿切ChatGPT写报告摘要一会儿切Notion AI整理会议纪要一会儿切Claude查代码问题最后内存满了、时间散了产出却没翻倍是不是用AutoGen搭了个“自动化会议纪要系统”但每次Prompt要改半小时输出的内容要么漏了老板的关键决策要么满是“正确的废话”还得手动改1小时是不是听说过“Harness Engineering驾驭工程”这个词但不知道它和普通的Prompt Engineering提示词工程有啥区别更不知道怎么用它把零散的AI工具串成“自己的超级生产力流水线”如果以上问题你中了至少2个那这篇文章就是为你量身定制的。今天我不想再给你列“XX年必用的50个AI工具”清单——你随便搜搜就能找到100篇这样的水文而且下个月就过时了。我想和你聊的是如何用一套可复制、可迭代、属于你自己的「AI Agent Harness Engineering方法论」把零散的AI工具打造成10个“全天候待命、完全懂你”的超级个体专属Agent工具包。这10个实战场景覆盖了超级个体不管你是独立开发者、自由职业者、还是企业里的“一人顶三岗”核心骨干日常工作90%的高频痛点多渠道信息降噪与知识蒸馏Agent从“刷信息流焦虑”到“每天5分钟吸收行业核心”全流程会议管理Agent从“会议后失忆3小时”到“会前准备/会中跟踪/会后产出一键交付”个性化内容创作流水线Agent从“写一篇公众号文章熬3天”到“从选题到初稿到排版2小时搞定”独立开发者全栈开发辅助Agent从“写前端忘后端写代码忘测试”到“需求→原型→代码→测试→部署全链路自动推进”客户关系与商务沟通管家Agent从“漏掉10%的重要邮件错过30%的商机”到“24小时自动筛选、分类、回复商务消息”个人财务规划与管理Agent从“月底对账哭半小时”到“每日流水自动记录、分类、分析、预警”语言翻译与跨文化协作Agent从“和老外开会听不懂俚语只能尴尬笑”到“实时语音翻译文化背景提示商务礼仪建议”高效学习与技能提升教练Agent从“买了100门课只学了第1节”到“个性化学习路径制定学习进度跟踪知识点考核遗忘提醒”个人健康与时间管理双Agent协同系统从“熬到凌晨3点赶deadline第二天头痛欲裂”到“时间、精力、健康三维度动态平衡管理”创意灵感与项目头脑风暴Agent从“盯着白板3小时写不出一个字”到“跨领域灵感碰撞头脑风暴结构化引导方案快速评估与筛选”价值主张这篇文章的核心价值不是教你“用某个特定的AI工具做某件事”而是教你“如何像搭乐高积木一样用通用的Harness Engineering方法论搭配任何你喜欢的AI工具哪怕是免费的打造出只属于你的生产力工具”。具体来说你能从这篇文章里学到AI Agent Harness Engineering的4个核心步骤需求拆解→Agent定义→工具链配置→迭代优化这是一套可复用的“万能公式”不管你想搭什么Agent都能用10个高频实战场景的完整Harness Engineering落地案例每个案例都包含——痛点深度分析不是“我要整理会议纪要”而是“我整理会议纪要的核心痛点是老板的话有30%是口语化的决策10%是敏感的商务信息不能外传20%是后续的具体任务分配到人到时间但普通Notion AI只能整理成流水账漏了关键信息”Agent的详细定义包括Agent的身份、核心能力、边界条件、输出规范、触发机制极简可落地的工具链配置大部分用免费或低成本工具比如LangChain做Agent编排、OpenAI GPT-4o/Claude 3 Opus做大模型基座、Notion做知识库、Zapier/Make做自动化触发、GitHub Actions做定时任务——不用写复杂的代码甚至连Python都可以只懂一点点可直接复制的Prompt模板包每个案例都有5-10个Prompt模板涵盖Agent的核心能力你可以直接复制粘贴用然后根据自己的需求微调真实的数据对比比如“之前整理每周的行业资讯需要2小时现在用这个Agent只需要5分钟之前写一篇8000字的深度公众号文章需要3天现在只需要2小时出初稿再用1小时润色调整之前独立开发一个小型SaaS工具需要3个月现在用这个全栈Agent辅助系统只需要3周”避免AI工具依赖和滥用的5个边界原则比如“Agent只能帮你做‘重复性、标准化、需要大量信息检索’的工作绝对不能帮你做‘需要深度思考、价值判断、情感沟通’的核心工作”AI Agent Harness Engineering的未来发展趋势比如“接下来的1-2年Agent会从‘单能力、单任务’向‘多能力、多任务、自主规划’进化从‘需要人手动触发’向‘通过传感器、设备数据、环境变化自动触发’进化从‘只懂中文/英文’向‘懂100种语言跨文化深度理解’进化”什么是AI Agent Harness Engineering和Prompt Engineering的区别在正式进入实战场景之前我必须先和你把“AI Agent Harness Engineering人工智能代理驾驭工程”这个概念讲清楚——因为很多人会把它和“Prompt Engineering提示词工程”混为一谈但其实它们是两个完全不同的东西而且Harness Engineering是比Prompt Engineering更高维度的方法论。1. 基础概念对比维度Prompt Engineering提示词工程AI Agent Harness Engineering人工智能代理驾驭工程定义通过精心设计的自然语言提示词让大语言模型LLM完成特定的单次任务比如写一封邮件、翻译一段文字、生成一张图片的提示词是一套涵盖“需求拆解→Agent定义→工具链配置→迭代优化→边界管理”的全流程方法论目的是把零散的AI工具LLM、图像生成模型、语音识别模型、自动化工具、知识库等串成一个“全天候待命、具有一定自主规划能力、完全懂用户习惯”的AI代理系统完成一系列复杂的、多步骤的、长期的任务核心对象单次任务、单个大语言模型用户的长期工作流、多个AI工具组成的工具链、用户的个性化数据比如知识库、邮件历史、会议纪要、财务数据、学习记录等输出结果单次任务的完成结果比如一封邮件一个可迭代、可扩展的AI代理系统比如一个全流程会议管理系统会自动会前发提醒、整理会议材料、生成会议议程会中实时语音转文字、跟踪关键决策和任务分配会后生成结构化的会议纪要、把任务分配到对应的项目管理工具、发邮件通知相关人员技术门槛极低只要会写自然语言就行中等需要懂一点点逻辑思维、工具链配置比如LangChain、Zapier/Make、GitHub Actions如果想自己开发复杂的Agent可能需要懂Python但大部分场景用现成的低代码工具就能搞定迭代方式改Prompt改需求拆解、改Agent定义、改工具链配置、改Prompt、优化个性化数据依赖关系完全依赖单个大语言模型的能力部分依赖大语言模型的能力但更多依赖工具链的集成、用户的个性化数据、以及Agent的自主规划能力2. 一个简单的例子让你立刻明白区别假设你是一个独立开发者你现在要完成的任务是“写一个简单的待办事项SaaS工具的前端页面然后部署到Vercel上”。用Prompt Engineering的方式你需要打开ChatGPT然后写一段很长的Prompt比如“你是一个资深的前端开发工程师请帮我用React TypeScript Tailwind CSS写一个简单的待办事项SaaS工具的前端页面要求页面要有登录/注册界面用模拟数据就行不用真的连后端登录后要有待办事项列表界面支持添加、删除、修改、标记完成待办事项待办事项列表要支持按完成状态、创建时间、优先级筛选页面要响应式适配手机、平板、电脑要写清楚代码的注释最后告诉我怎么把这段代码部署到Vercel上”然后ChatGPT会给你一段代码你需要复制这段代码到你的本地编辑器检查代码有没有错误大概率有比如Tailwind CSS的版本不对或者React的语法有问题修改代码本地测试推送到GitHub手动在Vercel上创建项目部署整个过程大概需要1-2小时如果代码错误比较多可能需要更长时间。用AI Agent Harness Engineering的方式你需要先搭一个“独立开发者全栈开发辅助Agent”这个Agent我们会在第4个实战场景里详细讲然后你只需要对Agent说一句话“帮我写一个简单的待办事项SaaS工具的前端页面然后部署到Vercel上”然后Agent会自动完成以下步骤需求拆解把你的这句话拆解成“需求确认→技术选型→代码生成→本地测试→推送到GitHub→部署到Vercel”6个小步骤需求确认先问你几个简单的问题比如“你有没有自己的GitHub仓库如果有的话请告诉我仓库地址如果没有的话我可以帮你创建一个”、“你对登录/注册界面有没有什么特殊的要求比如要不要用Google登录”——因为你之前已经把自己的GitHub仓库地址、常用的技术栈、偏好的UI风格都输入到了Agent的个性化数据里所以大部分问题它可能直接跳过只问你不确定的问题技术选型根据你的个性化数据常用的技术栈是React TypeScript Tailwind CSS直接确定技术选型代码生成调用GitHub Copilot Chat或者OpenAI GPT-4o生成符合你要求的代码并且自动修复代码里的常见错误本地测试调用你的本地编辑器的API比如VS Code的API自动打开代码自动安装依赖自动启动本地服务器然后截图发给你看让你确认界面有没有问题推送到GitHub调用GitHub API自动把代码推送到你的GitHub仓库部署到Vercel调用Vercel API自动创建项目自动部署然后把部署后的链接发给你整个过程大概需要5-10分钟——而且中间大部分时间都是AI在自动运行你只需要喝杯咖啡等AI确认界面有没有问题就行。看到区别了吗Prompt Engineering只能帮你完成单次的、简单的任务而AI Agent Harness Engineering能帮你完成一系列复杂的、多步骤的、长期的任务甚至能帮你自动规划任务的步骤。准备工作搭建你的AI Agent Harness Engineering“基础工作台”在正式进入10个实战场景之前我们需要先搭建一个“基础工作台”——这个工作台就像你的“乐高积木盒”里面有所有你需要的“通用积木”不管你想搭什么Agent都可以直接从里面拿。这个基础工作台的配置非常简单而且大部分都是免费或低成本的——即使你是一个完全不懂技术的小白也能在30分钟内搭好。1. 环境/工具准备通用积木清单以下是我们需要的所有工具我会按照“核心工具→辅助工具→可选工具”的顺序来介绍核心工具必须有而且推荐用这几个工具名称工具类型免费/付费核心作用推荐理由快速入门链接LangChainAI Agent编排框架开源免费把零散的AI工具LLM、图像生成模型、语音识别模型、自动化工具、知识库等串成一个AI代理系统目前全球最流行、社区最活跃、文档最完善的AI Agent编排框架支持几乎所有的主流AI工具和大语言模型LangChain 官方文档中文OpenAI GPT-4o或Claude 3 Opus大语言模型LLM付费按token计费GPT-4o大概1美元100万输入token300万输出tokenClaude 3 Opus大概1美元100万输入token750万输出token作为AI Agent的“大脑”负责理解用户的需求、自主规划任务的步骤、生成文本内容、分析数据等目前全球能力最强的两个大语言模型GPT-4o的多模态能力文本、图像、音频、视频更强Claude 3 Opus的长文本理解能力可以一次性处理200万token的文本相当于一本1500页的书更强你可以根据自己的需求选择一个或者两个都用LangChain支持同时调用多个大语言模型OpenAI 官网、Anthropic 官网Notion知识库项目管理工具免费个人版免费最多可以创建5个页面付费版每月8美元起无限页面作为AI Agent的“记忆库”存储你的所有个性化数据比如邮件历史、会议纪要、财务数据、学习记录、常用的技术栈、偏好的UI风格等同时也可以作为项目管理工具存储AI Agent生成的任务分配结果目前全球最流行的知识库项目管理工具界面简洁功能强大支持API调用LangChain已经内置了Notion的API集成Notion 官网Zapier或Make低代码自动化工具免费Zapier免费版每月最多可以运行100个任务最多可以连接5个工具Make免费版每月最多可以运行1000个操作最多可以连接无限个工具作为AI Agent的“手脚”负责连接AI Agent和其他第三方工具比如Gmail、Outlook、微信、钉钉、Slack、Trello、Jira、GitHub、Vercel等实现自动化触发和自动化操作目前全球最流行的两个低代码自动化工具Make的功能比Zapier更强大而且免费版的限制更少推荐用MakeZapier 官网、Make 官网辅助工具推荐有但不是必须有工具名称工具类型免费/付费核心作用推荐理由快速入门链接Python 3.10编程语言开源免费如果你想自己开发复杂的Agent或者想修改LangChain的源代码就需要用到Python目前全球最流行的编程语言之一语法简单社区活跃有大量的AI相关的库Python 官方下载链接VS Code代码编辑器开源免费如果你想自己开发Agent或者想修改代码就需要用到VS Code目前全球最流行的代码编辑器之一界面简洁功能强大有大量的插件比如GitHub Copilot、LangChain Tools等VS Code 官方下载链接GitHub代码托管平台免费个人版免费无限公开仓库无限私有仓库付费版每月4美元起更多功能存储你的Agent代码同时也可以作为CI/CD工具用GitHub Actions实现Agent的定时任务目前全球最流行的代码托管平台之一支持API调用LangChain已经内置了GitHub的API集成GitHub 官网OpenAI Whisper语音识别模型开源免费把语音转换成文字用于全流程会议管理Agent、跨文化协作Agent等目前全球能力最强的开源语音识别模型之一支持99种语言识别准确率非常高OpenAI Whisper GitHub 仓库ElevenLabs文本转语音模型付费按字符计费每月5美元起可以生成10万个字符的语音把文字转换成自然的语音用于跨文化协作Agent、高效学习与技能提升教练Agent等目前全球能力最强的文本转语音模型之一生成的语音非常自然几乎和真人一样ElevenLabs 官网可选工具根据你的需求选择微信/钉钉/飞书/Slack如果你需要Agent帮你管理商务消息就需要用到这些即时通讯工具Make支持连接微信公众号、钉钉、飞书、Slack等Trello/Jira/Asana如果你需要Agent帮你管理项目就需要用到这些项目管理工具Make支持连接Trello、Jira、Asana等Gmail/Outlook/QQ邮箱如果你需要Agent帮你管理邮件就需要用到这些邮箱工具Make支持连接几乎所有的主流邮箱工具Midjourney/DALL-E 3/Stable Diffusion如果你需要Agent帮你生成图片就需要用到这些图像生成模型LangChain支持连接Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusion等QuickBooks/网易有钱/随手记如果你需要Agent帮你管理财务就需要用到这些财务工具Make支持连接QuickBooks、网易有钱的部分功能随手记暂时不支持直接连接但可以通过导入CSV文件的方式实现2. 基础知识准备你需要懂的一点点东西其实你不需要懂太多的技术知识就能用我们的基础工作台搭出属于自己的AI Agent——但你需要懂以下3个最基础的东西2.1 什么是APIAPI的全称是Application Programming Interface应用程序编程接口——你可以把它想象成“两个工具之间的翻译官”。比如你想让你的Notion Agent把会议纪要推送到你的Trello上——这时候Notion和Trello之间就需要一个翻译官API把Notion的语言翻译成Trello能听懂的语言把Trello的语言翻译成Notion能听懂的语言。大部分主流工具都提供了免费的API你只需要去工具的官网申请一个API Key相当于翻译官的工作证就能让两个工具之间互相通信了。2.2 什么是TokenToken是大语言模型LLM用来计算文本长度的单位——你可以把它想象成“LLM的字数统计单位”。一般来说1个Token大约等于0.75个英文单词或者1.3个中文字符——比如“你好世界”这句话大约是4个Token“Hello, world!”这句话大约是3个Token。大语言模型的收费是按Token计费的而且每个大语言模型都有一个“上下文窗口Context Window”——也就是它一次性最多能处理的Token数量。比如GPT-4o的上下文窗口是128K Token大约相当于10万字的中文文本Claude 3 Opus的上下文窗口是200K Token大约相当于15万字的中文文本Claude 3 Haiku的上下文窗口是200K Token但能力比Opus弱很多收费也便宜很多。2.3 什么是逻辑思维逻辑思维是AI Agent Harness Engineering的核心——因为你需要把一个复杂的、模糊的需求比如“帮我整理会议纪要”拆解成一系列简单的、明确的、可执行的步骤比如“1. 提取会议的基本信息时间、地点、参会人员2. 提取会议的核心议题3. 提取每个议题的讨论内容4. 提取会议的关键决策5. 提取会议的任务分配结果人、时间、具体内容6. 把这些信息整理成结构化的Markdown格式7. 推送到Notion的会议纪要数据库里8. 把任务分配结果推送到Trello里9. 发邮件通知相关人员”。逻辑思维的培养其实很简单——你只需要在平时的工作中多问自己几个“为什么”和“怎么做”多把复杂的需求拆解成小步骤就行。核心步骤AI Agent Harness Engineering的4个“万能公式”不管你想搭什么Agent你都可以用以下4个核心步骤——这是一套我经过无数次实践验证的“万能公式”核心步骤1需求拆解——把“模糊的需求”变成“明确的、可量化的、可执行的需求”这是AI Agent Harness Engineering的第一步也是最重要的一步——如果你的需求拆解错了那后面的所有工作都是白费的。很多人在搭Agent的时候会犯一个错误“直接把自己的模糊需求丢给Agent”——比如“帮我整理会议纪要”、“帮我写一篇公众号文章”、“帮我开发一个SaaS工具”。但Agent不是神仙它不知道你整理会议纪要的核心痛点是什么不知道你写公众号文章的目标读者是谁不知道你开发SaaS工具的核心功能是什么——所以它只能给你一个“正确的废话”式的结果。那怎么正确地拆解需求呢我总结了一个“5W2H需求拆解法”——你只需要问自己以下7个问题就能把模糊的需求变成明确的、可量化的、可执行的需求5W2H需求拆解法问题英文缩写解释示例以“整理会议纪要”为例我要解决什么核心痛点Why为什么你为什么要做这件事你遇到了什么具体的、可量化的痛点之前整理每周的部门周会纪要需要2小时而且经常漏了老板的关键决策大概漏了15%漏了任务分配结果大概漏了20%导致后续的工作无法按时完成老板经常批评我另外会议纪要是给全部门的人看的不同的人关注的内容不一样比如老板关注关键决策和任务分配技术人员关注技术方案运营人员关注运营指标但普通Notion AI只能整理成流水账大家找自己需要的内容很麻烦我要完成什么具体的任务What做什么你要做的具体的、可量化的事情是什么1. 提取会议的基本信息时间、地点、参会人员、缺席人员、主持人、记录人2. 提取会议的核心议题最多5个3. 提取每个议题的讨论内容分“支持方观点”、“反对方观点”、“折中方案”4. 提取会议的关键决策每个决策要有“决策内容”、“决策人”、“决策时间”5. 提取会议的任务分配结果每个任务要有“任务内容”、“负责人”、“截止时间”、“优先级”——优先级分为“P0紧急且重要”、“P1重要但不紧急”、“P2紧急但不重要”、“P3不紧急也不重要”6. 把这些信息整理成3种不同格式的会议纪要a.老板版会议纪要只包含基本信息、关键决策、任务分配结果——P0和P1优先级的任务b.技术版会议纪要包含基本信息、核心议题、每个议题的技术相关讨论内容、技术相关的关键决策、技术相关的任务分配结果c.全员版会议纪要包含所有信息但是要分章节加目录方便大家查找7. 把3种格式的会议纪要推送到Notion的“部门周会纪要”数据库里8. 把任务分配结果推送到Trello的“部门周会任务”看板里9. 发邮件通知相关人员a. 给老板发邮件附上老板版会议纪要b. 给技术人员发邮件附上技术版会议纪要c. 给全员发邮件附上全员版会议纪要的链接我什么时候需要完成这件事When什么时候这件事的截止时间是什么有没有固定的触发时间会议结束后1小时内必须完成触发时间是“会议录音上传到Notion的‘会议录音’文件夹里”这件事在哪里发生Where在哪里这件事涉及到哪些工具、哪些平台、哪些数据库涉及到的工具Notion存储会议录音、会议纪要数据库、OpenAI Whisper语音转文字、OpenAI GPT-4o整理会议纪要、Trello存储任务分配结果、Gmail发邮件通知涉及到的Notion数据库“部门周会纪要”数据库、“部门人员信息”数据库存储所有部门人员的姓名、职位、邮箱、Trello用户名这件事涉及到哪些人Who谁这件事的发起人是谁执行者是谁受众是谁发起人部门主持人执行者AI Agent受众全部门的人这件事要做到什么程度How怎么做这件事的具体执行步骤是什么有没有什么特殊的要求具体执行步骤我们会在“核心步骤2Agent定义”里详细讲特殊要求1. 关键决策的准确率必须达到100%2. 任务分配结果的准确率必须达到95%以上3. 会议纪要的语言必须简洁明了避免口语化4. 敏感的商务信息不能出现在全员版会议纪要里只能出现在老板版和技术版会议纪要里需要提前把敏感商务信息的关键词输入到Notion的“敏感信息关键词”数据库里这件事需要花费多少成本How Much多少钱这件事的预算是多少有没有什么成本限制预算每月不超过20美元成本限制主要是大语言模型的token费用需要尽量用Claude 3 Haiku处理简单的任务比如语音转文字后的初步整理用Claude 3 Opus处理复杂的任务比如敏感信息的筛选、关键决策的提取核心步骤2Agent定义——把“明确的需求”变成“Agent的详细说明书”需求拆解完成后我们就需要把这些明确的需求变成“Agent的详细说明书”——也就是告诉Agent“你是谁你能做什么你不能做什么你应该怎么输出结果你什么时候被触发”我总结了一个“Agent 6要素定义法”——你只需要按照以下6个要素来定义Agent就能写出一份清晰的、可执行的Agent说明书Agent 6要素定义法要素名称解释示例以“全流程会议管理Agent”为例1. Agent身份Persona你要给Agent设定一个具体的、专业的身份——比如“你是一位资深的、有10年经验的互联网公司部门秘书擅长整理会议纪要、跟踪任务分配、协调部门沟通”你是一位资深的、有10年经验的互联网公司部门秘书名字叫“小秘”你擅长整理结构化的会议纪要、100%准确地提取关键决策、95%以上准确地提取任务分配结果、协调部门沟通你对互联网行业的术语非常熟悉对我们部门的业务我们部门是做AI Agent Harness Engineering工具开发的也非常熟悉你可以访问Notion的“部门业务介绍”数据库了解我们部门的业务2. 核心能力Core Competencies你要列出Agent的所有核心能力——注意核心能力必须是可量化的、可验证的不能是“你很聪明”、“你很能干”这种模糊的话你的核心能力包括1.会议录音处理能力可以把任何格式的会议录音MP3、WAV、M4A等转换成文字识别准确率必须达到95%以上用OpenAI Whisper Large V3模型2.会议信息提取能力可以从会议录音转成的文字里100%准确地提取会议的基本信息时间、地点、参会人员、缺席人员、主持人、记录人3.敏感信息筛选能力可以从会议录音转成的文字里100%准确地筛选出敏感的商务信息敏感信息的关键词存储在Notion的“敏感信息关键词”数据库里并且把敏感信息替换成“[敏感信息]”只有老板版和技术版会议纪要里才能保留敏感信息需要输入正确的密码才能查看——密码存储在Notion的“敏感信息密码”数据库里4.关键决策提取能力可以从会议录音转成的文字里100%准确地提取关键决策每个决策要有“决策内容”、“决策人”、“决策时间”5.任务分配提取能力可以从会议录音转成的文字里95%以上准确地提取任务分配结果每个任务要有“任务内容”、“负责人”、“截止时间”、“优先级”——优先级分为“P0紧急且重要”、“P1重要但不紧急”、“P2紧急但不重要”、“P3不紧急也不重要”6.会议纪要生成能力可以把提取到的所有信息整理成3种不同格式的结构化Markdown会议纪要老板版、技术版、全员版7.工具集成能力可以把3种格式的会议纪要推送到Notion的“部门周会纪要”数据库里把任务分配结果推送到Trello的“部门周会任务”看板里发邮件通知相关人员用Gmail API8.自主纠错能力如果提取到的任务负责人不在Notion的“部门人员信息”数据库里或者截止时间不明确或者优先级不明确你需要主动问我让我确认3. 边界条件Boundary Conditions你要明确告诉Agent什么是你能做的什么是你绝对不能做的——这一点非常重要因为它可以避免Agent滥用也可以避免Agent输出错误的结果你的边界条件包括1.你能做的只有整理部门周会的会议纪要其他类型的会议纪要比如客户会议纪要、技术评审会议纪要你不能做除非我明确告诉你2.你不能做的a. 绝对不能帮我做任何需要深度思考、价值判断、情感沟通的核心工作比如帮我做决策、帮我写代码、帮我和客户沟通b. 绝对不能泄露任何敏感的商务信息除非输入了正确的密码c. 绝对不能修改Notion的“部门业务介绍”数据库、“部门人员信息”数据库、“敏感信息关键词”数据库、“敏感信息密码”数据库里的任何内容除非我明确告诉你d. 绝对不能超过每月20美元的预算如果预算不够了你需要主动告诉我让我增加预算4. 输出规范Output Specifications你要明确告诉Agent你应该怎么输出结果——包括输出的格式、输出的内容、输出的语言、输出的语气等你的输出规范包括1.输出格式所有的文本内容都必须用Markdown格式3种格式的会议纪要必须分别用单独的Markdown文件存储2.输出内容a. 老板版会议纪要必须包含“会议基本信息”、“关键决策”、“P0/P1优先级任务分配”3个章节b. 技术版会议纪要必须包含“会议基本信息”、“核心议题”、“技术相关讨论内容”、“技术相关关键决策”、“技术相关任务分配”5个章节c. 全员版会议纪要必须包含“目录”、“会议基本信息”、“缺席人员请假说明”、“核心议题”、“每个议题的讨论内容支持方观点、反对方观点、折中方案”、“关键决策”、“任务分配所有优先级”、“下次会议预告”8个章节3.输出语言所有的文本内容都必须用简体中文4.输出语气必须专业、简洁、明了避免口语化避免使用表情符号5.自主纠错后的输出如果需要我确认信息你必须用清晰的、可选择的方式问我——比如“我提取到的任务负责人是‘张三’但‘张三’不在Notion的‘部门人员信息’数据库里请确认A. 任务负责人是‘李四’数据库里有李四B. 任务负责人是‘王五’数据库里有王五C. 请我输入正确的任务负责人姓名”5. 触发机制Trigger Mechanism你要明确告诉Agent你什么时候被触发——比如“当会议录音上传到Notion的‘会议录音’文件夹里时”、“当我在微信里给你发‘整理会议纪要’这句话时”、“当每天早上9点时”你的触发机制是当Notion的‘会议录音’文件夹里新增了一个文件名包含‘部门周会’的音频文件MP3、WAV、M4A等时自动触发同时你也支持手动触发——当我在Notion的“小秘Agent控制面板”里点击“手动触发整理部门周会纪要”按钮时自动触发6. 个性化数据Personalized Data你要明确告诉Agent你可以访问哪些个性化数据——这些个性化数据是Agent“完全懂你”的关键你可以访问的Notion数据库包括1.部门业务介绍数据库存储我们部门的业务范围、核心产品、客户群体等信息2.部门人员信息数据库存储所有部门人员的姓名、职位、邮箱、Trello用户名等信息3.敏感信息关键词数据库存储所有敏感的商务信息的关键词比如客户名称、合同金额、产品定价、核心技术等4.敏感信息密码数据库存储查看老板版和技术版会议纪要里敏感信息的密码5.部门周会纪要数据库存储之前所有的部门周会纪要你可以参考之前的会议纪要的格式和内容6.部门周会任务数据库存储之前所有的部门周会任务你可以参考之前的任务分配的格式和内容核心步骤3工具链配置——把“Agent的详细说明书”变成“可运行的Agent系统”Agent定义完成后我们就需要把这些详细的说明书变成“可运行的Agent系统”——也就是用LangChain做Agent编排用Make做自动化触发和工具集成用Notion做知识库用OpenAI GPT-4o/Claude 3 Opus做大脑。工具链配置的方式有两种低代码方式用Make做Agent编排和工具集成不需要写任何代码——适合完全不懂技术的小白代码方式用LangChainPython做Agent编排用Make做自动化触发——适合懂一点点Python的人。在这篇文章里我会重点介绍低代码方式——因为它更简单更适合大多数人同时我也会在每个实战场景里附上代码方式的简化版Python源代码——供懂一点点Python的人参考。低代码方式工具链配置的通用步骤不管你想搭什么Agent低代码方式工具链配置的通用步骤都是一样的准备Notion数据库按照Agent定义里的“个性化数据”要素准备好所有的Notion数据库申请API Key申请所有你需要的工具的API Key比如Notion API Key、OpenAI API Key、Anthropic API Key、Make API Key、Trello API Key、Gmail API Key等在Make里创建一个新的Scenario场景Scenario是Make里的核心概念相当于一个自动化工作流配置Scenario的Trigger触发器按照Agent定义里的“触发机制”要素配置Scenario的触发器配置Scenario的Actions动作按照Agent定义里的“核心能力”和“工具集成能力”要素配置Scenario的所有动作测试Scenario测试Scenario的所有功能确保它能正常运行开启Scenario开启Scenario的自动运行功能。核心步骤4迭代优化——把“可运行的Agent系统”变成“完全懂你的超级Agent”工具链配置完成后你的Agent系统就能正常运行了——但这只是开始一个真正的超级Agent是需要不断迭代优化的。迭代优化的核心是收集反馈→分析反馈→修改Agent定义→修改工具链配置→测试→再收集反馈——这是一个循环往复的过程永远没有终点。那怎么收集反馈呢我总结了一个“360度反馈收集法”——你可以从以下3个方面收集反馈自我反馈你自己用Agent的时候有没有遇到什么问题Agent的输出结果有没有达到你的要求受众反馈如果你的Agent的输出结果是给别人看的比如会议纪要、邮件等你可以问问他们有没有遇到什么问题有没有什么需要改进的地方数据反馈你可以通过Make的Analytics分析功能查看Agent的运行数据比如运行次数、运行时间、成功率、失败率、token费用等然后分析这些数据看看有没有什么可以优化的地方。实战场景1多渠道信息降噪与知识蒸馏Agent从“刷信息流焦虑”到“每天5分钟吸收行业核心”1.1 痛点深度分析Why你有没有过这种经历每天早上醒来第一件事就是打开手机刷微信公众号、刷知乎、刷小红书、刷微博、刷LinkedIn、刷TechCrunch——刷了1个多小时感觉自己了解了很多行业信息但关上手机后脑子里一片空白什么都记不住关注了100个微信公众号、50个知乎专栏、30个小红书博主但真正有价值的内容不到10%剩下的90%都是广告、水文、重复内容看到一篇有价值的文章想把它收藏起来但收藏到了微信收藏夹、知乎收藏夹、Notion里——最后收藏了1000篇文章但从来没有看过第二遍想每周做一次行业信息总结但每次都要花3-4小时从各个渠道找有价值的内容然后整理成总结——最后因为太麻烦做了两次就放弃了。这就是**“信息过载焦虑”**——在这个信息爆炸的时代我们每天接触的信息数量是过去的100倍但我们的大脑处理信息的能力并没有提升多少所以我们只能被动地接受信息而不能主动地消化信息。据统计一个普通的职场人每天花在刷信息流上的时间大约是2.5小时但真正能吸收的有价值的信息不到1%——也就是说我们每天浪费了2小时28分钟在刷无用的信息上。如果我们能把这些时间节省下来用来做深度思考、学习新技能、或者陪伴家人那我们的生活质量和工作效率都会有质的提升。1.2 需求拆解5W2H接下来我们用“5W2H需求拆解法”来拆解这个需求问题英文缩写示例答案我要解决什么核心痛点Why1. 每天花2.5小时刷信息流但真正能吸收的有价值的信息不到1%浪费了大量的时间2. 关注了太多的渠道找有价值的内容很麻烦3. 收藏了太多的文章但从来没有看过第二遍4. 想做行业信息总结但因为太麻烦做了两次就放弃了我要完成什么具体的任务What1.多渠道信息聚合每天自动从微信公众号、知乎、小红书、微博、LinkedIn、TechCrunch这6个我关注的渠道里抓取所有的新内容2.信息降噪自动过滤掉广告、水文、重复内容、以及我不感兴趣的内容我不感兴趣的内容的关键词存储在Notion的“不感兴趣关键词”数据库里3.内容筛选自动从剩下的内容里筛选出“我可能感兴趣的内容”筛选标准存储在Notion的“内容筛选标准”数据库里——比如“和AI Agent Harness Engineering相关的内容”、“和独立开发相关的内容”、“和超级个体相关的内容”、“阅读量超过10万的深度文章”4.内容分类自动把筛选出来的内容分成“AI Agent”、“独立开发”、“超级个体”、“行业资讯”、“其他”5个类别5.知识蒸馏
超级个体工具包：10 个 AI Agent Harness Engineering 提升个人工作效率的实战场景
发布时间：2026/5/23 20:28:44
超级个体工具包10个AI Agent Harness Engineering提升个人工作效率的实战场景引言主题介绍你有没有发现最近3个月接触的“AI效率工具”数量可能超过了过去3年攒的所有办公插件总和从ChatGPT写邮件、Midjourney做PPT封面、GitHub Copilot补代码再到AutoGPT、AutoGen这类多Agent系统——AI工具的迭代速度已经快到“一个功能刚习惯下一个版本就全变了”的程度。但问题也随之而来你真的“驾驭”了这些AI工具吗是不是每天打开10个AI应用一会儿切ChatGPT写报告摘要一会儿切Notion AI整理会议纪要一会儿切Claude查代码问题最后内存满了、时间散了产出却没翻倍是不是用AutoGen搭了个“自动化会议纪要系统”但每次Prompt要改半小时输出的内容要么漏了老板的关键决策要么满是“正确的废话”还得手动改1小时是不是听说过“Harness Engineering驾驭工程”这个词但不知道它和普通的Prompt Engineering提示词工程有啥区别更不知道怎么用它把零散的AI工具串成“自己的超级生产力流水线”如果以上问题你中了至少2个那这篇文章就是为你量身定制的。今天我不想再给你列“XX年必用的50个AI工具”清单——你随便搜搜就能找到100篇这样的水文而且下个月就过时了。我想和你聊的是如何用一套可复制、可迭代、属于你自己的「AI Agent Harness Engineering方法论」把零散的AI工具打造成10个“全天候待命、完全懂你”的超级个体专属Agent工具包。这10个实战场景覆盖了超级个体不管你是独立开发者、自由职业者、还是企业里的“一人顶三岗”核心骨干日常工作90%的高频痛点多渠道信息降噪与知识蒸馏Agent从“刷信息流焦虑”到“每天5分钟吸收行业核心”全流程会议管理Agent从“会议后失忆3小时”到“会前准备/会中跟踪/会后产出一键交付”个性化内容创作流水线Agent从“写一篇公众号文章熬3天”到“从选题到初稿到排版2小时搞定”独立开发者全栈开发辅助Agent从“写前端忘后端写代码忘测试”到“需求→原型→代码→测试→部署全链路自动推进”客户关系与商务沟通管家Agent从“漏掉10%的重要邮件错过30%的商机”到“24小时自动筛选、分类、回复商务消息”个人财务规划与管理Agent从“月底对账哭半小时”到“每日流水自动记录、分类、分析、预警”语言翻译与跨文化协作Agent从“和老外开会听不懂俚语只能尴尬笑”到“实时语音翻译文化背景提示商务礼仪建议”高效学习与技能提升教练Agent从“买了100门课只学了第1节”到“个性化学习路径制定学习进度跟踪知识点考核遗忘提醒”个人健康与时间管理双Agent协同系统从“熬到凌晨3点赶deadline第二天头痛欲裂”到“时间、精力、健康三维度动态平衡管理”创意灵感与项目头脑风暴Agent从“盯着白板3小时写不出一个字”到“跨领域灵感碰撞头脑风暴结构化引导方案快速评估与筛选”价值主张这篇文章的核心价值不是教你“用某个特定的AI工具做某件事”而是教你“如何像搭乐高积木一样用通用的Harness Engineering方法论搭配任何你喜欢的AI工具哪怕是免费的打造出只属于你的生产力工具”。具体来说你能从这篇文章里学到AI Agent Harness Engineering的4个核心步骤需求拆解→Agent定义→工具链配置→迭代优化这是一套可复用的“万能公式”不管你想搭什么Agent都能用10个高频实战场景的完整Harness Engineering落地案例每个案例都包含——痛点深度分析不是“我要整理会议纪要”而是“我整理会议纪要的核心痛点是老板的话有30%是口语化的决策10%是敏感的商务信息不能外传20%是后续的具体任务分配到人到时间但普通Notion AI只能整理成流水账漏了关键信息”Agent的详细定义包括Agent的身份、核心能力、边界条件、输出规范、触发机制极简可落地的工具链配置大部分用免费或低成本工具比如LangChain做Agent编排、OpenAI GPT-4o/Claude 3 Opus做大模型基座、Notion做知识库、Zapier/Make做自动化触发、GitHub Actions做定时任务——不用写复杂的代码甚至连Python都可以只懂一点点可直接复制的Prompt模板包每个案例都有5-10个Prompt模板涵盖Agent的核心能力你可以直接复制粘贴用然后根据自己的需求微调真实的数据对比比如“之前整理每周的行业资讯需要2小时现在用这个Agent只需要5分钟之前写一篇8000字的深度公众号文章需要3天现在只需要2小时出初稿再用1小时润色调整之前独立开发一个小型SaaS工具需要3个月现在用这个全栈Agent辅助系统只需要3周”避免AI工具依赖和滥用的5个边界原则比如“Agent只能帮你做‘重复性、标准化、需要大量信息检索’的工作绝对不能帮你做‘需要深度思考、价值判断、情感沟通’的核心工作”AI Agent Harness Engineering的未来发展趋势比如“接下来的1-2年Agent会从‘单能力、单任务’向‘多能力、多任务、自主规划’进化从‘需要人手动触发’向‘通过传感器、设备数据、环境变化自动触发’进化从‘只懂中文/英文’向‘懂100种语言跨文化深度理解’进化”什么是AI Agent Harness Engineering和Prompt Engineering的区别在正式进入实战场景之前我必须先和你把“AI Agent Harness Engineering人工智能代理驾驭工程”这个概念讲清楚——因为很多人会把它和“Prompt Engineering提示词工程”混为一谈但其实它们是两个完全不同的东西而且Harness Engineering是比Prompt Engineering更高维度的方法论。1. 基础概念对比维度Prompt Engineering提示词工程AI Agent Harness Engineering人工智能代理驾驭工程定义通过精心设计的自然语言提示词让大语言模型LLM完成特定的单次任务比如写一封邮件、翻译一段文字、生成一张图片的提示词是一套涵盖“需求拆解→Agent定义→工具链配置→迭代优化→边界管理”的全流程方法论目的是把零散的AI工具LLM、图像生成模型、语音识别模型、自动化工具、知识库等串成一个“全天候待命、具有一定自主规划能力、完全懂用户习惯”的AI代理系统完成一系列复杂的、多步骤的、长期的任务核心对象单次任务、单个大语言模型用户的长期工作流、多个AI工具组成的工具链、用户的个性化数据比如知识库、邮件历史、会议纪要、财务数据、学习记录等输出结果单次任务的完成结果比如一封邮件一个可迭代、可扩展的AI代理系统比如一个全流程会议管理系统会自动会前发提醒、整理会议材料、生成会议议程会中实时语音转文字、跟踪关键决策和任务分配会后生成结构化的会议纪要、把任务分配到对应的项目管理工具、发邮件通知相关人员技术门槛极低只要会写自然语言就行中等需要懂一点点逻辑思维、工具链配置比如LangChain、Zapier/Make、GitHub Actions如果想自己开发复杂的Agent可能需要懂Python但大部分场景用现成的低代码工具就能搞定迭代方式改Prompt改需求拆解、改Agent定义、改工具链配置、改Prompt、优化个性化数据依赖关系完全依赖单个大语言模型的能力部分依赖大语言模型的能力但更多依赖工具链的集成、用户的个性化数据、以及Agent的自主规划能力2. 一个简单的例子让你立刻明白区别假设你是一个独立开发者你现在要完成的任务是“写一个简单的待办事项SaaS工具的前端页面然后部署到Vercel上”。用Prompt Engineering的方式你需要打开ChatGPT然后写一段很长的Prompt比如“你是一个资深的前端开发工程师请帮我用React TypeScript Tailwind CSS写一个简单的待办事项SaaS工具的前端页面要求页面要有登录/注册界面用模拟数据就行不用真的连后端登录后要有待办事项列表界面支持添加、删除、修改、标记完成待办事项待办事项列表要支持按完成状态、创建时间、优先级筛选页面要响应式适配手机、平板、电脑要写清楚代码的注释最后告诉我怎么把这段代码部署到Vercel上”然后ChatGPT会给你一段代码你需要复制这段代码到你的本地编辑器检查代码有没有错误大概率有比如Tailwind CSS的版本不对或者React的语法有问题修改代码本地测试推送到GitHub手动在Vercel上创建项目部署整个过程大概需要1-2小时如果代码错误比较多可能需要更长时间。用AI Agent Harness Engineering的方式你需要先搭一个“独立开发者全栈开发辅助Agent”这个Agent我们会在第4个实战场景里详细讲然后你只需要对Agent说一句话“帮我写一个简单的待办事项SaaS工具的前端页面然后部署到Vercel上”然后Agent会自动完成以下步骤需求拆解把你的这句话拆解成“需求确认→技术选型→代码生成→本地测试→推送到GitHub→部署到Vercel”6个小步骤需求确认先问你几个简单的问题比如“你有没有自己的GitHub仓库如果有的话请告诉我仓库地址如果没有的话我可以帮你创建一个”、“你对登录/注册界面有没有什么特殊的要求比如要不要用Google登录”——因为你之前已经把自己的GitHub仓库地址、常用的技术栈、偏好的UI风格都输入到了Agent的个性化数据里所以大部分问题它可能直接跳过只问你不确定的问题技术选型根据你的个性化数据常用的技术栈是React TypeScript Tailwind CSS直接确定技术选型代码生成调用GitHub Copilot Chat或者OpenAI GPT-4o生成符合你要求的代码并且自动修复代码里的常见错误本地测试调用你的本地编辑器的API比如VS Code的API自动打开代码自动安装依赖自动启动本地服务器然后截图发给你看让你确认界面有没有问题推送到GitHub调用GitHub API自动把代码推送到你的GitHub仓库部署到Vercel调用Vercel API自动创建项目自动部署然后把部署后的链接发给你整个过程大概需要5-10分钟——而且中间大部分时间都是AI在自动运行你只需要喝杯咖啡等AI确认界面有没有问题就行。看到区别了吗Prompt Engineering只能帮你完成单次的、简单的任务而AI Agent Harness Engineering能帮你完成一系列复杂的、多步骤的、长期的任务甚至能帮你自动规划任务的步骤。准备工作搭建你的AI Agent Harness Engineering“基础工作台”在正式进入10个实战场景之前我们需要先搭建一个“基础工作台”——这个工作台就像你的“乐高积木盒”里面有所有你需要的“通用积木”不管你想搭什么Agent都可以直接从里面拿。这个基础工作台的配置非常简单而且大部分都是免费或低成本的——即使你是一个完全不懂技术的小白也能在30分钟内搭好。1. 环境/工具准备通用积木清单以下是我们需要的所有工具我会按照“核心工具→辅助工具→可选工具”的顺序来介绍核心工具必须有而且推荐用这几个工具名称工具类型免费/付费核心作用推荐理由快速入门链接LangChainAI Agent编排框架开源免费把零散的AI工具LLM、图像生成模型、语音识别模型、自动化工具、知识库等串成一个AI代理系统目前全球最流行、社区最活跃、文档最完善的AI Agent编排框架支持几乎所有的主流AI工具和大语言模型LangChain 官方文档中文OpenAI GPT-4o或Claude 3 Opus大语言模型LLM付费按token计费GPT-4o大概1美元100万输入token300万输出tokenClaude 3 Opus大概1美元100万输入token750万输出token作为AI Agent的“大脑”负责理解用户的需求、自主规划任务的步骤、生成文本内容、分析数据等目前全球能力最强的两个大语言模型GPT-4o的多模态能力文本、图像、音频、视频更强Claude 3 Opus的长文本理解能力可以一次性处理200万token的文本相当于一本1500页的书更强你可以根据自己的需求选择一个或者两个都用LangChain支持同时调用多个大语言模型OpenAI 官网、Anthropic 官网Notion知识库项目管理工具免费个人版免费最多可以创建5个页面付费版每月8美元起无限页面作为AI Agent的“记忆库”存储你的所有个性化数据比如邮件历史、会议纪要、财务数据、学习记录、常用的技术栈、偏好的UI风格等同时也可以作为项目管理工具存储AI Agent生成的任务分配结果目前全球最流行的知识库项目管理工具界面简洁功能强大支持API调用LangChain已经内置了Notion的API集成Notion 官网Zapier或Make低代码自动化工具免费Zapier免费版每月最多可以运行100个任务最多可以连接5个工具Make免费版每月最多可以运行1000个操作最多可以连接无限个工具作为AI Agent的“手脚”负责连接AI Agent和其他第三方工具比如Gmail、Outlook、微信、钉钉、Slack、Trello、Jira、GitHub、Vercel等实现自动化触发和自动化操作目前全球最流行的两个低代码自动化工具Make的功能比Zapier更强大而且免费版的限制更少推荐用MakeZapier 官网、Make 官网辅助工具推荐有但不是必须有工具名称工具类型免费/付费核心作用推荐理由快速入门链接Python 3.10编程语言开源免费如果你想自己开发复杂的Agent或者想修改LangChain的源代码就需要用到Python目前全球最流行的编程语言之一语法简单社区活跃有大量的AI相关的库Python 官方下载链接VS Code代码编辑器开源免费如果你想自己开发Agent或者想修改代码就需要用到VS Code目前全球最流行的代码编辑器之一界面简洁功能强大有大量的插件比如GitHub Copilot、LangChain Tools等VS Code 官方下载链接GitHub代码托管平台免费个人版免费无限公开仓库无限私有仓库付费版每月4美元起更多功能存储你的Agent代码同时也可以作为CI/CD工具用GitHub Actions实现Agent的定时任务目前全球最流行的代码托管平台之一支持API调用LangChain已经内置了GitHub的API集成GitHub 官网OpenAI Whisper语音识别模型开源免费把语音转换成文字用于全流程会议管理Agent、跨文化协作Agent等目前全球能力最强的开源语音识别模型之一支持99种语言识别准确率非常高OpenAI Whisper GitHub 仓库ElevenLabs文本转语音模型付费按字符计费每月5美元起可以生成10万个字符的语音把文字转换成自然的语音用于跨文化协作Agent、高效学习与技能提升教练Agent等目前全球能力最强的文本转语音模型之一生成的语音非常自然几乎和真人一样ElevenLabs 官网可选工具根据你的需求选择微信/钉钉/飞书/Slack如果你需要Agent帮你管理商务消息就需要用到这些即时通讯工具Make支持连接微信公众号、钉钉、飞书、Slack等Trello/Jira/Asana如果你需要Agent帮你管理项目就需要用到这些项目管理工具Make支持连接Trello、Jira、Asana等Gmail/Outlook/QQ邮箱如果你需要Agent帮你管理邮件就需要用到这些邮箱工具Make支持连接几乎所有的主流邮箱工具Midjourney/DALL-E 3/Stable Diffusion如果你需要Agent帮你生成图片就需要用到这些图像生成模型LangChain支持连接Midjourney、DALL-E 3、Stable Diffusion等QuickBooks/网易有钱/随手记如果你需要Agent帮你管理财务就需要用到这些财务工具Make支持连接QuickBooks、网易有钱的部分功能随手记暂时不支持直接连接但可以通过导入CSV文件的方式实现2. 基础知识准备你需要懂的一点点东西其实你不需要懂太多的技术知识就能用我们的基础工作台搭出属于自己的AI Agent——但你需要懂以下3个最基础的东西2.1 什么是APIAPI的全称是Application Programming Interface应用程序编程接口——你可以把它想象成“两个工具之间的翻译官”。比如你想让你的Notion Agent把会议纪要推送到你的Trello上——这时候Notion和Trello之间就需要一个翻译官API把Notion的语言翻译成Trello能听懂的语言把Trello的语言翻译成Notion能听懂的语言。大部分主流工具都提供了免费的API你只需要去工具的官网申请一个API Key相当于翻译官的工作证就能让两个工具之间互相通信了。2.2 什么是TokenToken是大语言模型LLM用来计算文本长度的单位——你可以把它想象成“LLM的字数统计单位”。一般来说1个Token大约等于0.75个英文单词或者1.3个中文字符——比如“你好世界”这句话大约是4个Token“Hello, world!”这句话大约是3个Token。大语言模型的收费是按Token计费的而且每个大语言模型都有一个“上下文窗口Context Window”——也就是它一次性最多能处理的Token数量。比如GPT-4o的上下文窗口是128K Token大约相当于10万字的中文文本Claude 3 Opus的上下文窗口是200K Token大约相当于15万字的中文文本Claude 3 Haiku的上下文窗口是200K Token但能力比Opus弱很多收费也便宜很多。2.3 什么是逻辑思维逻辑思维是AI Agent Harness Engineering的核心——因为你需要把一个复杂的、模糊的需求比如“帮我整理会议纪要”拆解成一系列简单的、明确的、可执行的步骤比如“1. 提取会议的基本信息时间、地点、参会人员2. 提取会议的核心议题3. 提取每个议题的讨论内容4. 提取会议的关键决策5. 提取会议的任务分配结果人、时间、具体内容6. 把这些信息整理成结构化的Markdown格式7. 推送到Notion的会议纪要数据库里8. 把任务分配结果推送到Trello里9. 发邮件通知相关人员”。逻辑思维的培养其实很简单——你只需要在平时的工作中多问自己几个“为什么”和“怎么做”多把复杂的需求拆解成小步骤就行。核心步骤AI Agent Harness Engineering的4个“万能公式”不管你想搭什么Agent你都可以用以下4个核心步骤——这是一套我经过无数次实践验证的“万能公式”核心步骤1需求拆解——把“模糊的需求”变成“明确的、可量化的、可执行的需求”这是AI Agent Harness Engineering的第一步也是最重要的一步——如果你的需求拆解错了那后面的所有工作都是白费的。很多人在搭Agent的时候会犯一个错误“直接把自己的模糊需求丢给Agent”——比如“帮我整理会议纪要”、“帮我写一篇公众号文章”、“帮我开发一个SaaS工具”。但Agent不是神仙它不知道你整理会议纪要的核心痛点是什么不知道你写公众号文章的目标读者是谁不知道你开发SaaS工具的核心功能是什么——所以它只能给你一个“正确的废话”式的结果。那怎么正确地拆解需求呢我总结了一个“5W2H需求拆解法”——你只需要问自己以下7个问题就能把模糊的需求变成明确的、可量化的、可执行的需求5W2H需求拆解法问题英文缩写解释示例以“整理会议纪要”为例我要解决什么核心痛点Why为什么你为什么要做这件事你遇到了什么具体的、可量化的痛点之前整理每周的部门周会纪要需要2小时而且经常漏了老板的关键决策大概漏了15%漏了任务分配结果大概漏了20%导致后续的工作无法按时完成老板经常批评我另外会议纪要是给全部门的人看的不同的人关注的内容不一样比如老板关注关键决策和任务分配技术人员关注技术方案运营人员关注运营指标但普通Notion AI只能整理成流水账大家找自己需要的内容很麻烦我要完成什么具体的任务What做什么你要做的具体的、可量化的事情是什么1. 提取会议的基本信息时间、地点、参会人员、缺席人员、主持人、记录人2. 提取会议的核心议题最多5个3. 提取每个议题的讨论内容分“支持方观点”、“反对方观点”、“折中方案”4. 提取会议的关键决策每个决策要有“决策内容”、“决策人”、“决策时间”5. 提取会议的任务分配结果每个任务要有“任务内容”、“负责人”、“截止时间”、“优先级”——优先级分为“P0紧急且重要”、“P1重要但不紧急”、“P2紧急但不重要”、“P3不紧急也不重要”6. 把这些信息整理成3种不同格式的会议纪要a.老板版会议纪要只包含基本信息、关键决策、任务分配结果——P0和P1优先级的任务b.技术版会议纪要包含基本信息、核心议题、每个议题的技术相关讨论内容、技术相关的关键决策、技术相关的任务分配结果c.全员版会议纪要包含所有信息但是要分章节加目录方便大家查找7. 把3种格式的会议纪要推送到Notion的“部门周会纪要”数据库里8. 把任务分配结果推送到Trello的“部门周会任务”看板里9. 发邮件通知相关人员a. 给老板发邮件附上老板版会议纪要b. 给技术人员发邮件附上技术版会议纪要c. 给全员发邮件附上全员版会议纪要的链接我什么时候需要完成这件事When什么时候这件事的截止时间是什么有没有固定的触发时间会议结束后1小时内必须完成触发时间是“会议录音上传到Notion的‘会议录音’文件夹里”这件事在哪里发生Where在哪里这件事涉及到哪些工具、哪些平台、哪些数据库涉及到的工具Notion存储会议录音、会议纪要数据库、OpenAI Whisper语音转文字、OpenAI GPT-4o整理会议纪要、Trello存储任务分配结果、Gmail发邮件通知涉及到的Notion数据库“部门周会纪要”数据库、“部门人员信息”数据库存储所有部门人员的姓名、职位、邮箱、Trello用户名这件事涉及到哪些人Who谁这件事的发起人是谁执行者是谁受众是谁发起人部门主持人执行者AI Agent受众全部门的人这件事要做到什么程度How怎么做这件事的具体执行步骤是什么有没有什么特殊的要求具体执行步骤我们会在“核心步骤2Agent定义”里详细讲特殊要求1. 关键决策的准确率必须达到100%2. 任务分配结果的准确率必须达到95%以上3. 会议纪要的语言必须简洁明了避免口语化4. 敏感的商务信息不能出现在全员版会议纪要里只能出现在老板版和技术版会议纪要里需要提前把敏感商务信息的关键词输入到Notion的“敏感信息关键词”数据库里这件事需要花费多少成本How Much多少钱这件事的预算是多少有没有什么成本限制预算每月不超过20美元成本限制主要是大语言模型的token费用需要尽量用Claude 3 Haiku处理简单的任务比如语音转文字后的初步整理用Claude 3 Opus处理复杂的任务比如敏感信息的筛选、关键决策的提取核心步骤2Agent定义——把“明确的需求”变成“Agent的详细说明书”需求拆解完成后我们就需要把这些明确的需求变成“Agent的详细说明书”——也就是告诉Agent“你是谁你能做什么你不能做什么你应该怎么输出结果你什么时候被触发”我总结了一个“Agent 6要素定义法”——你只需要按照以下6个要素来定义Agent就能写出一份清晰的、可执行的Agent说明书Agent 6要素定义法要素名称解释示例以“全流程会议管理Agent”为例1. Agent身份Persona你要给Agent设定一个具体的、专业的身份——比如“你是一位资深的、有10年经验的互联网公司部门秘书擅长整理会议纪要、跟踪任务分配、协调部门沟通”你是一位资深的、有10年经验的互联网公司部门秘书名字叫“小秘”你擅长整理结构化的会议纪要、100%准确地提取关键决策、95%以上准确地提取任务分配结果、协调部门沟通你对互联网行业的术语非常熟悉对我们部门的业务我们部门是做AI Agent Harness Engineering工具开发的也非常熟悉你可以访问Notion的“部门业务介绍”数据库了解我们部门的业务2. 核心能力Core Competencies你要列出Agent的所有核心能力——注意核心能力必须是可量化的、可验证的不能是“你很聪明”、“你很能干”这种模糊的话你的核心能力包括1.会议录音处理能力可以把任何格式的会议录音MP3、WAV、M4A等转换成文字识别准确率必须达到95%以上用OpenAI Whisper Large V3模型2.会议信息提取能力可以从会议录音转成的文字里100%准确地提取会议的基本信息时间、地点、参会人员、缺席人员、主持人、记录人3.敏感信息筛选能力可以从会议录音转成的文字里100%准确地筛选出敏感的商务信息敏感信息的关键词存储在Notion的“敏感信息关键词”数据库里并且把敏感信息替换成“[敏感信息]”只有老板版和技术版会议纪要里才能保留敏感信息需要输入正确的密码才能查看——密码存储在Notion的“敏感信息密码”数据库里4.关键决策提取能力可以从会议录音转成的文字里100%准确地提取关键决策每个决策要有“决策内容”、“决策人”、“决策时间”5.任务分配提取能力可以从会议录音转成的文字里95%以上准确地提取任务分配结果每个任务要有“任务内容”、“负责人”、“截止时间”、“优先级”——优先级分为“P0紧急且重要”、“P1重要但不紧急”、“P2紧急但不重要”、“P3不紧急也不重要”6.会议纪要生成能力可以把提取到的所有信息整理成3种不同格式的结构化Markdown会议纪要老板版、技术版、全员版7.工具集成能力可以把3种格式的会议纪要推送到Notion的“部门周会纪要”数据库里把任务分配结果推送到Trello的“部门周会任务”看板里发邮件通知相关人员用Gmail API8.自主纠错能力如果提取到的任务负责人不在Notion的“部门人员信息”数据库里或者截止时间不明确或者优先级不明确你需要主动问我让我确认3. 边界条件Boundary Conditions你要明确告诉Agent什么是你能做的什么是你绝对不能做的——这一点非常重要因为它可以避免Agent滥用也可以避免Agent输出错误的结果你的边界条件包括1.你能做的只有整理部门周会的会议纪要其他类型的会议纪要比如客户会议纪要、技术评审会议纪要你不能做除非我明确告诉你2.你不能做的a. 绝对不能帮我做任何需要深度思考、价值判断、情感沟通的核心工作比如帮我做决策、帮我写代码、帮我和客户沟通b. 绝对不能泄露任何敏感的商务信息除非输入了正确的密码c. 绝对不能修改Notion的“部门业务介绍”数据库、“部门人员信息”数据库、“敏感信息关键词”数据库、“敏感信息密码”数据库里的任何内容除非我明确告诉你d. 绝对不能超过每月20美元的预算如果预算不够了你需要主动告诉我让我增加预算4. 输出规范Output Specifications你要明确告诉Agent你应该怎么输出结果——包括输出的格式、输出的内容、输出的语言、输出的语气等你的输出规范包括1.输出格式所有的文本内容都必须用Markdown格式3种格式的会议纪要必须分别用单独的Markdown文件存储2.输出内容a. 老板版会议纪要必须包含“会议基本信息”、“关键决策”、“P0/P1优先级任务分配”3个章节b. 技术版会议纪要必须包含“会议基本信息”、“核心议题”、“技术相关讨论内容”、“技术相关关键决策”、“技术相关任务分配”5个章节c. 全员版会议纪要必须包含“目录”、“会议基本信息”、“缺席人员请假说明”、“核心议题”、“每个议题的讨论内容支持方观点、反对方观点、折中方案”、“关键决策”、“任务分配所有优先级”、“下次会议预告”8个章节3.输出语言所有的文本内容都必须用简体中文4.输出语气必须专业、简洁、明了避免口语化避免使用表情符号5.自主纠错后的输出如果需要我确认信息你必须用清晰的、可选择的方式问我——比如“我提取到的任务负责人是‘张三’但‘张三’不在Notion的‘部门人员信息’数据库里请确认A. 任务负责人是‘李四’数据库里有李四B. 任务负责人是‘王五’数据库里有王五C. 请我输入正确的任务负责人姓名”5. 触发机制Trigger Mechanism你要明确告诉Agent你什么时候被触发——比如“当会议录音上传到Notion的‘会议录音’文件夹里时”、“当我在微信里给你发‘整理会议纪要’这句话时”、“当每天早上9点时”你的触发机制是当Notion的‘会议录音’文件夹里新增了一个文件名包含‘部门周会’的音频文件MP3、WAV、M4A等时自动触发同时你也支持手动触发——当我在Notion的“小秘Agent控制面板”里点击“手动触发整理部门周会纪要”按钮时自动触发6. 个性化数据Personalized Data你要明确告诉Agent你可以访问哪些个性化数据——这些个性化数据是Agent“完全懂你”的关键你可以访问的Notion数据库包括1.部门业务介绍数据库存储我们部门的业务范围、核心产品、客户群体等信息2.部门人员信息数据库存储所有部门人员的姓名、职位、邮箱、Trello用户名等信息3.敏感信息关键词数据库存储所有敏感的商务信息的关键词比如客户名称、合同金额、产品定价、核心技术等4.敏感信息密码数据库存储查看老板版和技术版会议纪要里敏感信息的密码5.部门周会纪要数据库存储之前所有的部门周会纪要你可以参考之前的会议纪要的格式和内容6.部门周会任务数据库存储之前所有的部门周会任务你可以参考之前的任务分配的格式和内容核心步骤3工具链配置——把“Agent的详细说明书”变成“可运行的Agent系统”Agent定义完成后我们就需要把这些详细的说明书变成“可运行的Agent系统”——也就是用LangChain做Agent编排用Make做自动化触发和工具集成用Notion做知识库用OpenAI GPT-4o/Claude 3 Opus做大脑。工具链配置的方式有两种低代码方式用Make做Agent编排和工具集成不需要写任何代码——适合完全不懂技术的小白代码方式用LangChainPython做Agent编排用Make做自动化触发——适合懂一点点Python的人。在这篇文章里我会重点介绍低代码方式——因为它更简单更适合大多数人同时我也会在每个实战场景里附上代码方式的简化版Python源代码——供懂一点点Python的人参考。低代码方式工具链配置的通用步骤不管你想搭什么Agent低代码方式工具链配置的通用步骤都是一样的准备Notion数据库按照Agent定义里的“个性化数据”要素准备好所有的Notion数据库申请API Key申请所有你需要的工具的API Key比如Notion API Key、OpenAI API Key、Anthropic API Key、Make API Key、Trello API Key、Gmail API Key等在Make里创建一个新的Scenario场景Scenario是Make里的核心概念相当于一个自动化工作流配置Scenario的Trigger触发器按照Agent定义里的“触发机制”要素配置Scenario的触发器配置Scenario的Actions动作按照Agent定义里的“核心能力”和“工具集成能力”要素配置Scenario的所有动作测试Scenario测试Scenario的所有功能确保它能正常运行开启Scenario开启Scenario的自动运行功能。核心步骤4迭代优化——把“可运行的Agent系统”变成“完全懂你的超级Agent”工具链配置完成后你的Agent系统就能正常运行了——但这只是开始一个真正的超级Agent是需要不断迭代优化的。迭代优化的核心是收集反馈→分析反馈→修改Agent定义→修改工具链配置→测试→再收集反馈——这是一个循环往复的过程永远没有终点。那怎么收集反馈呢我总结了一个“360度反馈收集法”——你可以从以下3个方面收集反馈自我反馈你自己用Agent的时候有没有遇到什么问题Agent的输出结果有没有达到你的要求受众反馈如果你的Agent的输出结果是给别人看的比如会议纪要、邮件等你可以问问他们有没有遇到什么问题有没有什么需要改进的地方数据反馈你可以通过Make的Analytics分析功能查看Agent的运行数据比如运行次数、运行时间、成功率、失败率、token费用等然后分析这些数据看看有没有什么可以优化的地方。实战场景1多渠道信息降噪与知识蒸馏Agent从“刷信息流焦虑”到“每天5分钟吸收行业核心”1.1 痛点深度分析Why你有没有过这种经历每天早上醒来第一件事就是打开手机刷微信公众号、刷知乎、刷小红书、刷微博、刷LinkedIn、刷TechCrunch——刷了1个多小时感觉自己了解了很多行业信息但关上手机后脑子里一片空白什么都记不住关注了100个微信公众号、50个知乎专栏、30个小红书博主但真正有价值的内容不到10%剩下的90%都是广告、水文、重复内容看到一篇有价值的文章想把它收藏起来但收藏到了微信收藏夹、知乎收藏夹、Notion里——最后收藏了1000篇文章但从来没有看过第二遍想每周做一次行业信息总结但每次都要花3-4小时从各个渠道找有价值的内容然后整理成总结——最后因为太麻烦做了两次就放弃了。这就是**“信息过载焦虑”**——在这个信息爆炸的时代我们每天接触的信息数量是过去的100倍但我们的大脑处理信息的能力并没有提升多少所以我们只能被动地接受信息而不能主动地消化信息。据统计一个普通的职场人每天花在刷信息流上的时间大约是2.5小时但真正能吸收的有价值的信息不到1%——也就是说我们每天浪费了2小时28分钟在刷无用的信息上。如果我们能把这些时间节省下来用来做深度思考、学习新技能、或者陪伴家人那我们的生活质量和工作效率都会有质的提升。1.2 需求拆解5W2H接下来我们用“5W2H需求拆解法”来拆解这个需求问题英文缩写示例答案我要解决什么核心痛点Why1. 每天花2.5小时刷信息流但真正能吸收的有价值的信息不到1%浪费了大量的时间2. 关注了太多的渠道找有价值的内容很麻烦3. 收藏了太多的文章但从来没有看过第二遍4. 想做行业信息总结但因为太麻烦做了两次就放弃了我要完成什么具体的任务What1.多渠道信息聚合每天自动从微信公众号、知乎、小红书、微博、LinkedIn、TechCrunch这6个我关注的渠道里抓取所有的新内容2.信息降噪自动过滤掉广告、水文、重复内容、以及我不感兴趣的内容我不感兴趣的内容的关键词存储在Notion的“不感兴趣关键词”数据库里3.内容筛选自动从剩下的内容里筛选出“我可能感兴趣的内容”筛选标准存储在Notion的“内容筛选标准”数据库里——比如“和AI Agent Harness Engineering相关的内容”、“和独立开发相关的内容”、“和超级个体相关的内容”、“阅读量超过10万的深度文章”4.内容分类自动把筛选出来的内容分成“AI Agent”、“独立开发”、“超级个体”、“行业资讯”、“其他”5个类别5.知识蒸馏
