Agent 有两个变量，一个是控制任务走向的 workflow 工作流，一个是控制内容生成的 context 上下文。 1）如果 workflow 和 context 的确定性都很高，这类任务就容易被自动化，类似传统 RPA，比如在处理发票处理、表单填报任务时，AI 更多是粘合剂，发挥空间比较有限。 2）如果 workflow 确定但 context 不确定，也就是流程固定但输入多变，就需要

#agent #Workflow #Context #自动化 #不确定性

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把这个 agent 和 chat 分清楚，就知道为什么要用 genspark 和 manus 了不是所有的问题，都可以在 10 秒钟之内完成回答那么当你选择了一个回答所有问题耗时都小于 10 秒的工具（不联网的纯 LLM），就必然有一定比例的问题拿不到结果日常使用的通用 AI 工具，必须有任务规划功能，必须自己决定这是一个可以立即回答的短问题，还是需要查半个小时资料才能回答的长问题

Morris

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为什么大多数人只能打工，根本做不了老板？因为两者的思维方式有着天壤之别。同一件事情，老板是要在不确定的情况下，无条件的相信自己能干成，而打工的人呢，想的是稳赢，想要在什么都确定的情况下，甚至还有报酬的情况下才愿意去尝试。但做生意永远没有确定性，风险和收益都是并存的，而且是随机的，真正的机会往往都藏在那些不确定中。创业者都是敢为人先，要先行动起来，在实践中不断的去调整优化。而打工人呢，往往都是要等到

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