“AI Agent”这个词被滥用得太严重。它听起来像下一代 Siri，又像科幻片里的 J.A.R.V.I.S.。但落到实际使用，它更像一个可以被编程的”实习生”。
过去两个月，我把它接入了我的日常工作流。以下是我发现有效的几个场景。
把重复查询变成一个接口
每天早上我要看：昨晚产品的下载数、新的用户反馈邮件、GitHub 上 starred 仓库的更新。以前手动，十分钟起步。现在写一个 Agent：
const brief = await agent.run({
tools: [appStoreConnect, gmail, github],
task: "生成今日早报，包含下载数、邮件要点、GitHub 新动态",
});每天早晨打开 Obsidian，早报已经在那儿了。
让写作链路自动化
写文章的瓶颈从来不是写字，而是改稿、排版、发布。我把发布流程拆成几步让 Agent 做：
- 从 Obsidian 拉 Markdown
- 校对语法、拼写
- 生成英文副标题
- 推送到 Git 仓库触发构建
一个 agent 做不了的事，拆成三个 agent 协作就行了。
不要让 Agent 做它不擅长的事
有一个反面例子。我试过让 Agent 直接帮我写完整的产品文案——结果每次都像 LinkedIn 上的鸡汤。
Agent 擅长结构化操作，不擅长品味判断。所以我现在的分工是：Agent 负责搬砖，我负责决定”这看起来对不对”。
这也是 人在回路上 的真正含义——不是不信任 AI，而是清楚地知道它的边界。