昨晚用AI帮同学省了大量整理学习笔记的时间,散场大家马上去装了Agent

昨晚和一些大小朋友做了一场比较轻松的 AI Agent 分享交流会。没有复杂的技术原理，没有长长的学习清单，我们只做了一件事：当场解决真实的问题。

结果分享会一结束，有个妈妈私信我，她家娃迫不及待地去下载安装了Workbuddy 。这让我更加坚信：最好的 AI 学习方式，就是不要 "学"AI—— 直接用，先体验如何用它解决你当下最头疼的问题。

学 AI 不如用 AI

 "先学后用" 思维已经过时

有些朋友一提到 AI 就觉得要先学模型、提示词、插件......要学各种工具用法... 结果学了一大堆方法，真到要用的时候还是不知道从何下手。

但其实 AI 最神奇的地方在于，你不需要先懂它是怎么工作的，你只需要告诉它：我想要什么。

我觉得可以把 Agent 理解成一个AI空间里的私人超级助理。它知识很丰富，但脑袋不一定聪明到我们需要的地方，所以我们要明确告诉它要干什么。

大模型给我们的是通用答案，但我们自己的 AI Agent，可以学会只属于我们的工作方式和生活习惯。我们把重复的、繁琐的事情教给它，它就会帮我们做，而且会越做越好。

一个中学生的真实案例

 20分钟解决英语学习的痛点 

昨晚分享会最有感触的环节，是我们用20分钟为一位同学现场打造了专属英语学习助手，节省了大量整理英语笔记时间。

分享会进行到一半，有位中学生提出了一个非常具体的问题：

"我的英文笔记里有很多关于词性、词汇变化、相关词组的内容，但是这些内容记录得比较散。今天记一点，明天记一点，很多知识点其实是有关联的，可是自己要重新整理起来很费时间。有没有办法让 AI 帮我长期记忆这些知识点，并且自动把相关的内容串起来？"

这个要求我特别喜欢，因为这是 "我有一个具体的麻烦，AI 能不能帮我解决"的非常真实、具体、和日常的问题。

于是我们当场开始实验，分三步验证这个想法是否可行：

 01：测试AI的识别及归档能力 

我们先请这位同学拍了一页他的英语笔记发给AI Agent，这里我们用的是workbuddy。测试大模型是否能识别手写笔记中的内容，并正确归纳到Obsidan知识库中。而且选择了一个性价比较好的大模型。

• MiniMax 2.5 模型，识别效果很差
• MiniMax 2.7 模型，所有手写的英文单词和词性都正确识别了

不同大模型的能力有差异，要让适合的模型去干适合的事

 02：测试 AI 的关联能力 

接着我们又发了第二页笔记，里面有和第一页相关的词汇（比如 vivid 和 vividly）。我们告诉Workbuddy："把这两页笔记里相关的词汇关联起来。"几秒钟后，Workbuddy就正确找出了所有同词根的词汇，并且自动形成了一个简单的知识网络。

AI Agent可以操控Obsidan知识库完成不同笔记之间的关联，帮我们做知识图谱

 03：测试 AI 的调取和应用能力 

最后我们测试了最关键的一步：能不能正确地从知识库中调取数据，并且用它来帮助学习。我们对Workbuddy说："从英语学习知识库中调取数据，帮我出词性转换的选择题，一题一题出，我答完后告诉我答案和原笔记位置。" Workbuddy立刻就开始出题了，提出需求的同学也当场对提问尝试了做答，答错了Workbuddy会告诉他正确答案，并且自动把错题记录到专门的错题本里。

AI Agent不仅能存知识，还能灵活运用知识，变成一个专属的私教

 把流程做成可复用的Skill 

当这三个步骤都跑通之后，我们更进一步：把整个流程写成了一个 Skill（技能）。这样我们以后就不需要每次都重复同样的命令了。

这个 Skill 的逻辑非常简单，而且Workbuddy接收到我们的要求后可以自己完成编辑和安装：

1. 每当我发送英语笔记的图片，你就自动识别内容
2. 自动存入 Obsidian 知识库的 "英语学习" 文件夹
3. 自动和之前的笔记进行关联
4. 当我说 "英语复习" 这个触发词时，你就从知识库中调取数据，开始出题考查

这位同学从此只需要做一件事：每天把新的笔记拍张照发给Workbuddy。剩下的整理、关联、复习、出题，全部都由Workbuddy自动完成。

整个过程，从测试到skill完成只用了20分钟左右。

当场演示完这个流程后，这位同学表示很OK："以后再也不用花那么多时间整理笔记了。"

 快速上手Agent应用流程 

1. 从自己最痛的问题入手

不要去想 "Agent能做什么很酷的事"，要去想 "我每天最烦做什么事"。

• 我讨厌记账，就会让Agent帮忙合并微信、银行卡的流水
• 我讨厌看长视频，就让Agent帮我转成文字稿并且提炼重点
• 我讨厌看书但要考试，就让Agent帮我看书整理成知识点考我

解决一个真实的小问题，比学会十个炫酷的大功能有用得多

2. 先跑通流程，再做成 Skill

一开始很难做到完美的、万能的工作流。可以先像我们一样，针对一个具体问题，一步一步测试：

• 第一步：AI 能不能完成这个任务？
• 第二步：完成的质量怎么样？
• 第三步：能不能重复完成？

等确认这个流程是稳定有效的，再把它写成一个 Skill，让它变成自动化的。

3. 不要怕Agent做不好，边用边调

现在的Agent还不是完美的，它经常会犯傻，会理解错你的意思，会做出一些莫名其妙的事情。

所以Agent是要 "养" 的。你用得越多，它就越了解你；你纠正得越多，它就做得越好。

"我们可以把它当作朋友，是一个亲密伙伴，一直跟它聊天，让它帮你干很多事情。慢慢地，它就会成为我们特别中意的那个样子。"

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