我最近一年都在用AI，非但没有感觉AI成了我的助理，却感觉我好像再给AI打工。 因为我总是需要不断去喂提示词，要不断调整模型的输出，我就像一个保姆一样要守在ChatGPT旁边，其实此时此刻，人类点亮的科技树，已经够我们用AI去自动化60%-70%的工作时长了，但这个实际进度还在个位数，ni知道问题所在吗。
这问题在于，我们还处在generated AI的阶段，我们和AI的交互体，还处在这个一问一答的阶段。正真的自动化还没开始，而Agentic AI才是那个能让人类文明，开启自动驾驶的利器。今天用大白话科普一下generated AI和Agentic AI的区别。
大多数人都不知道这两者的区别。因为在大家看来我们拿到手的就算AI生成的答案，不过呢，结果一样，不代表过程一样。
用行为词来定义，generative AI就是消极的，而Agentic AI是积极主动的。generative AI虽然聪明能干，但是它仍然遵循着这一种一问一答的形式。比如说给一段提示词，它能生成一段文章、一个音频、一张图片或者是一段代码，我们当前交互最多的就是这类AI。比如deepseek、kling、chatgpt，在生成的过程中人类需要时时刻刻守在一边，就是因为它不会自己在生成完毕后就开启下一步的行动，它只能是被动的接受我们的指令，没有办法自驱动式的去拿到结果。
比如ni在做新媒体营运，要怎么样才能让AI完全替代ni打工呢？ni是不是需要去调研选题，去找素材、写文案，当然可以用AI写，配图也可以，但是仍然还是需要我们去复制粘贴，要去用不同的工具去生成配图，生成封面，完了之后还要去下载ni的文章，去手动的复制粘贴到小红书、公众号，所有事情都需要ni自己去connect起来，ni以为AI很忙，但其实ni才是那个被绑定起来的，在那个复制、粘贴流水线上的数据搬运工。虽然我们用了AI，但只是部分的操作细节，产出还有要和时间去捆绑在一起，ni还是需要手动的去链接这不同的环节。
如果完全要用AI代替我们上班的话，Agentic AI就是我们的救星。
和generative AI不一样，Agentic AI它式积极主动性的。
Agentic AI它不会单一的给ni生成一个答案，而是一系列的行动，给它一个目标，给它一个想要达到的结果，它就会去自动拆解任务，思考每一步的战略，去调用适当的工具，还有其他智能体来完成这个任务，ni收获的是一个结果，而不是每一个步骤的半成品。
还是以上新媒体的例子。如果ni跟它说我想要去推广这个产品，那Agentic AI会帮我们去分析目标用户，制定内容策略写文案，生成配图，然后自动发布到各个平台，在发布之前它可能还会更据每个平台的氛围去优化一下文案。发布之后，会持续的监控数据，并随之做出优化调整，整个过程都不需要我们参与，整个过程我们都可以摸鱼，可以去喝咖啡，它就会在后台慢慢的给ni干完。
市面上已经出现了Agentic AI的雏形，比如说3月份发布的manus或者是Deep research agent，它们都能够自主完成多步骤的复杂任务，我们只需给他一个目标就好。
要正真驾驭AI，成为AI native时代的佼佼者，不仅需要怎么样使用一个工具，还要换一个思维模式，很多人刷了一大堆AI工具推荐，或者提示词模板，就觉得自己已经很懂AI，说白了，ni只是学会了怎么样换一个更好的螺丝刀而已，还是停留在我写一个prompt，它执行一个动作的线性思维模式。
在Agentic AI时代，需要切换的系统架构思维，还有管理者思维，不做那个单纯执行动作的人，ni是那个设计系统的人。
应该思考的是我想要执行一个动作，我该怎么样去设计任务流，如何调度资源、如何让多个Agent相互监督，然后持续优化，很可惜这是现代多数人所缺乏的思维。
在读书教育阶段，我们花了太多时间，在思考如何读书、如何背书、如何做题，如何像赶鸭子似的去大量灌输知识，却没有人告诉我们如何建立系统，如何设定目标，灵活的调动工具去完成任务，我们考核的标准，一切的一切都是各种考试（月考、高考）。
我想说的是在AI时代，ni学习能力再强、记住再多的东西，记忆力再好也比不上AI的知识规模和记忆能力，因为它融合了全人类知识的精华。
我们不能再留恋怎么样做事情HOW，而是应该花更多的时间和精力，多想做什么事情What，我们为什么要做这一件事情Why。 学会的话给500佰点个赞吧~
