扣子空间的独特规划模式

扣子空间与常规的智能体或MCP产品在特性上存在显著不同，它具备一种“暂停、减速”的规划功能。正如爱范儿的测试所展示，若将传统的大型模型或智能体比喻为“自动驾驶”，那么扣子空间则更像是在让用户成为AI的“副驾驶”。这种模式与传统产品完全自动运行的特点形成了鲜明对比。这种规划方式让用户有了更多的参与体验。

在传统方式中，智能体能独立作出决定，但扣子空间让用户有了更多参与的机会，就像有了一个“副驾驶”在导航。举例来说，在处理复杂的任务规划时，它更倾向于采纳用户的建议，不会单打独斗。这样的做法使得它在执行任务时更加灵活，能够根据用户的指引来改变方向。

扣子空间如智能实习生

实习生可以做个类比，扣子空间就像那种“不懂就问”的AI实习生。在爱范儿的多次测试里，它总能准确把握用户意图，并给出不错的答案。对于像“关税”这样的复杂概念，它也能理解得很到位，这可能是因为它背后的大模型有关，这也反映出它有一定的知识积累和学习能力。

它执行任务时并非一味照搬，而是会动用智慧进行额外的数据分析。这就像是一位出色的实习生，在完成本职工作的基础上，还会主动承担一些辅助任务，token钱包下载稍微超出任务的基本要求。这种主动精神使得它不再仅仅是一个简单的工具， token钱包下载而是拥有了更大的工作自主权。

传统智能体任务处理困境

近一个月来，市面上涌现了不少声称拥有深度研究能力、能执行复杂任务的智能工具。然而，当它们面对相同的任务时，往往需要经过数十次搜索。这让人感觉它们在努力理解用户意图，但实际效果并不理想，给人一种用力过猛的印象。

在关税查询的工作中，有些产品在浩瀚的信息中反复搜寻，却始终没能准确找到核心信息。这不仅耗费了大量的时间和精力，而且没有高效地完成工作。这反映出，传统的智能系统在处理复杂问题时，理解和执行能力存在不足。

扣子空间的高效思考过程

在相同任务中，扣子空间的表现尤为突出。以关税任务为例，它只需六轮思考就能完成任务，其中四轮专注于搜寻关税种类，剩余两轮则分别用于规划和网页生成。其思考过程简洁明了，效率高，成功避免了传统智能体那种无目的的搜索。

它在执行过程中展现出了自主思考的能力，进行了一些超出初始任务范围的数据分析。这些分析虽然不在原定计划之中，却对解决问题大有裨益。这样的做法显著提升了结果的精确度和全面性。

扣子空间的错误与应对

当然，扣子空间偶尔也会出错，这主要是因为它依赖纯粹的搜索新闻方法，这种方法很容易受到错误或不及时信息的误导。举例来说，当查询关税数据时，如果新闻报道存在偏差，扣子空间就可能得到不准确的信息。

这个难题并非无解。用户可以选择启用“规划模式”，在纠正偏差时，为它设定清晰的数据来源，并让它运用代码功能来获取精确的数据。这就像实习生犯错后，在老师的正确指导下能迅速纠正过来。

扣子空间引发的职场思考

扣子空间使得人工智能能够深入参与到解决问题的流程中，促进了人与智能体的合作。随着AI工具的技能和服从度共同提高，职场中的每个人几乎都拥有了属于自己的AI实习生。然而，这也引发了一个问题：工人们应该如何定位自己的角色？

我们必须认识到这既是警示也是转机，应当把主要精力和时间用于提升操控人工智能工具的水平。未来职场可能成为人机协作的新常态，要想在职场中立足，就必须熟练掌握操控人工智能工具的技能。

关于未来职场中人与AI协作可能遇到的问题，大家有何看法？期待您的评论、点赞及转发本篇文章。