当AI学会“打工”：聊聊我的“AI助理”养成记

遂心_
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前言

大家好，我是热爱探索AI新奇玩意的vv！今天想跟大家聊一个特火的话题——AI智能体（AI Agent）。想象一下，如果AI不再仅仅是聊天机器人或者P图工具，而是能像一个真正的助理一样，帮你处理各种繁琐的电脑操作，甚至还能帮你分析数据、出谋划策，那该有多酷？

最近，我接触到一个名为“Manus”的项目（或者说，更像是一个宏大的构想和一些初步的实践代码），它让我对AI助理的未来充满了遐想。这篇文章，我就结合这个项目给我的启发，跟大家一起畅想一下，当AI学会“打工”，我们的工作和生活会发生怎样的变化，并一起看看一个简单的代码片段是如何为这个宏大愿景添砖加瓦的。

AI助理能为我们做什么？告别重复劳动，拥抱创意人生！

你是否也曾被堆积如山的简历搞得头昏眼花？或者为了分析几只股票的走势，在无数个网页和数据表格间反复横跳？接下来就让我们一起来看看，AI助手如何轻松帮我们解决那些琐碎且重复的工作吧！

场景一：HR的超级助手

想象一下，你是一位HR，每天都要筛选成百上千份简历。传统方式下，这绝对是个体力活。但如果有了AI助理，情况就大不相同了：

  1. 自动读取与整理：AI助理能自动读取指定文件夹（比如“offers”文件夹）里的所有简历文件。
  2. 智能匹配与打分：结合岗位需求（这部分可以作为Prompt输入给AI），AI助理可以为每份简历打分，评估其与岗位的匹配度。
  3. 结构化数据输出：AI助理会将简历的关键信息（如姓名、电话）以及评分，自动整理到一个Excel表格中。
  4. 排序与筛选：表格内容可以按得分自动排序，让你一眼就能看到最匹配的候选人。
  5. 自动化通知：更进一步，AI助理甚至可以自动给排名前十的候选人发送面试通知短信！

是不是感觉工作效率瞬间起飞？HR可以将更多精力投入到与候选人的深度沟通和人才战略规划上，而不是被埋没在重复的筛选工作中。

想象一下，有这样的AI小助手帮你筛选文件，再配上一个机器人帮助你下达Promrt指令，那你相当于雇了一个工作助手，可以两手插兜，啥也不愁了。

场景二：你的专属股票分析师

对于股民朋友们来说，分析股票绝对是一项技术活，需要大量的数据搜集和专业的分析能力。这里一个有趣的设想：分析过去三年英伟达（NVDA）、迈威尔科技（MRVL）和台积电（TSM）的股票价格相关性。

一个“全能AI总管”可能会这样运作：

  1. 招募“爬虫Agent”：首先，它会派出一个专门负责数据抓取的“爬虫Agent”，从各大财经网站上获取这三家公司过去三年的股价数据。
  2. “数学建模Agent”登场：拿到数据后，AI总管会请出“数学建模Agent”，运用专业的统计学方法分析这些数据之间的规律和相关性。
  3. 可视化呈现：分析结果当然不能只是冷冰冰的数字，AI助理还会将结果绘制成清晰易懂的图表。
  4. 生成投资建议：最后，基于分析结果，AI助理甚至能给出一些相关的投资建议（当然，投资有风险，AI的建议也仅供参考哈！）。

这样的AI助理，简直就是“一人公司”的得力干将，能够独立完成从数据收集、分析到结果呈现的整个流程。

这些场景听起来是不是很像科幻电影？但别急，我们来看看一段核心的代码示例，它就像一块拼图，展示了实现这些宏大构想的基石。

小试牛刀：AI如何理解指令并生成我们想要的内容？

一段核心代码示例向我们展示了如何通过编程与一个大型语言模型（LLM）进行交互。简单来说，就是我们给AI下指令（Prompt），AI根据我们的指令输出结果。

让我们看看这段代码的核心部分：

// 引入OpenAI的官方SDK，这是我们与AI沟通的桥梁
import OpenAI from 'openai';

// 初始化OpenAI客户端，你需要提供API密钥和请求的地址
const openai = new OpenAI({
    apiKey: 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx', // 你的API密钥，注意保密哦！
    baseURL: 'https://api.siliconflow.cn/v1' // 这是一个国内的转发服务地址
});

// 异步函数，用于请求AI完成任务
async function main() {
    const response = await openai.completions.create({
        model: 'Qwen/QwQ-32B', // 指定使用的AI模型，这里是通义千问的一个版本
        max_tokens: 256, // 控制生成内容的最大长度
        temperature: 0.1, // 控制生成内容的随机性，越低越确定
        prompt: `
        Consideration product : 工厂现货PVC充气青蛙夜市地摊热卖充气玩具发光蛙儿童水上玩具

        1. Compose human readable product title used on Amazon in english within 20 words.
        2. Write 5 selling points for the products in Amazon.
        3. Evaluate a price range for this product in U.S.

        Output the result in json format with three properties called title, selling_points and price_range
        ` // 这就是我们给AI的指令！
    });

    console.log(response.choices[0].text); // 打印AI生成的结果
}

main();

这段代码在做什么呢？

  1. 连接AI大脑：它首先通过一个AI库，连接到了一个强大的AI模型（例如通义千问的一个版本）。
  2. 下达“生产指令”：核心在于prompt部分。我们给AI提供了一个产品描述（“工厂现货PVC充气青蛙夜市地摊热卖充气玩具发光蛙儿童水上玩具”），然后要求它完成三件事：
    • 用英文为这个产品写一个20词以内的亚马逊标题。
    • 为这个产品写5个亚马逊卖点。
    • 评估这个产品在美国的售价范围。
  3. 指定“出货规格”：我们还特别要求AI以JSON格式输出结果，并且包含三个属性：title（标题）、selling_points（卖点）和price_range（价格范围）。

运行这段代码，AI就会像一个电商运营助理一样，快速生成符合要求的商品信息。如下面 JSON 数据所示：

{
  "title": "Glow-in-the-Dark PVC Inflatable Frog Toy for Kids",
  "selling_points": [
    "Fun inflatable frog toy, perfect for night markets and parties.",
    "Made of durable PVC material for long-lasting play.",
    "Features a cool glow-in-the-dark effect.",
    "Ideal water toy for children's bath time or pool fun.",
    "Great as a novelty gift or party favor."
  ],
  "price_range": "$5.99 - $9.99"
}

看到这里，你可能会说，这不就是一个调用API的脚本嘛，跟前面说的“AI总管”也差太远了吧？

别急，这正是关键所在！

从简单脚本到“AI总管”：万丈高楼平地起

这个看似简单的代码片段，其实揭示了AI智能体工作的核心原理之一：理解自然语言指令，并生成结构化的、可用的输出。

  • 理解能力：AI能够读懂我们在prompt中用自然语言描述的需求。
  • 执行能力：AI能够按照指令去构思标题、提炼卖点、评估价格。
  • 输出能力：AI能够按照我们要求的JSON格式，把结果整理得清清楚楚。

这就像教一个孩子识字、理解问题、然后按照格式填写答题卡一样。一旦AI掌握了这个基本能力，通过更复杂的Prompt工程、工作流编排以及与各种工具（如浏览器、文件系统、Excel等）的集成，它就能完成越来越复杂的任务。

项目的配置文件也告诉我们，这个项目依赖了与AI交互的开发工具包（SDK）。这说明，开发者可以利用现有的成熟工具来快速搭建与AI交互的通道。我们不需要从零开始造轮子，而是站在巨人的肩膀上，去探索AI应用的无限可能。

回到前面HR助理和股票分析师的例子：

  • HR助理：读取简历（操作文件系统），提取关键信息并与JD匹配（复杂的Prompt，可能涉及多次与LLM交互），写入Excel（操作办公软件），发送短信（调用通信API）。
  • 股票分析师：访问财经网站（操作浏览器），提取股价数据（网页解析），进行数据分析（调用数据分析库或更专业的AI模型），生成图表（调用图表库），撰写报告（LLM内容生成）。

每一个环节，都可以看作是一系列“Prompt-执行-输出”的组合。当这些小环节被巧妙地串联起来，一个强大的AI助理就诞生了。

AGI的微光：AI自动化的星辰大海

在项目的相关说明中还提到了一个激动人心的词——AGI（通用人工智能）。虽然我们离真正意义上的AGI还有很长的路要走，但像Manus这样的AI智能体项目，无疑是在朝着这个方向努力探索。

AI自动化的潜力是巨大的。它不仅仅是提高效率，更是解放生产力，让我们能够从重复性的工作中解脱出来，专注于更具创造性和战略性的任务。想象一下，未来每个人都可能拥有一个或多个AI助理，它们各司其职，帮助我们处理日常工作、学习新知识、甚至管理生活。

结语：拥抱AI助理时代，你准备好了吗？

从一个简单的Node.js脚本调用AI接口，到畅想一个能操作电脑、分析数据、辅助决策的“AI总管”，我们看到了AI技术发展的惊人速度和广阔前景。Manus项目（及其相关的构想与代码实践）为我们描绘了一个AI深度融入工作与生活的未来蓝图。

虽然目前展示的可能只是冰山一角，但这些探索无疑是激动人心的。它启发我们思考：

  • 在我的工作中，有哪些环节可以被AI自动化？
  • 我该如何学习和利用这些AI工具，提升自己的竞争力？
  • AI智能体的普及，会对社会结构和就业市场带来哪些深远的影响？

AI的浪潮已经涌来，与其被动等待，不如主动拥抱。了解它，学习它，驾驭它。或许，下一个创造出更强大AI助理的人，就是正在阅读这篇文章的你！

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