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从聊天助手到工作团队:2026年,AI高手都在做什么?
2026年仍在持续公开自己工作方法的AI重度使用者，包括沃顿商学院的 Ethan Mollick、软件开发者 Simon Willison，以及把AI用于写作、产品开发和企业经营的 Every 团队等人。
他们已经不满足于让AI回答得更好。他们正在研究怎样让AI独立承担工作、使用工具、检查成果，甚至把反复积累的经验变成一套越来越成熟的工作系统。
Kieran Klaassen：管理44个智能体
今年4月，AI开发者Kieran Klaassen讲述了自己一场持续三个月的实验。
他试图让多个AI智能体组成团队，彼此分工、协调工作。这个想法很诱人。一个AI已经能够编写程序、检查错误，如果同时有十个、二十个AI干活，效率岂不是可以成倍增长？
实际情况没那么乐乐观。
当十个智能体交来成果时，Klaassen根本来不及检查。更麻烦的是，有些任务并非由他直接安排，他甚至不清楚AI为什么采用这种做法，也就难以判断结果靠不靠谱。
他仍然得逐项检查、纠正，再安排后续工作。
十个AI勤勤恳恳做事，却只有一个人管理。
Klaassen原本负责开发Every公司的AI邮件助手Cora。他先后尝试过让智能体自行分派任务、设置管理其他智能体的主管，以及各种复杂的协调系统。
折腾了几个月，他发现真正有效的东西，竟然是自己早就建立的项目文件夹。
文件夹中有产品代码、技术文档、过去发生故障时的处理记录，也有他写给AI的工作要求：怎样命名文件，怎样测试，什么情况必须报告，哪些操作不能擅自进行。
同一个AI模型，进入软件开发项目，就按照开发项目的规则工作，可以修改程序；进入系统运维项目，就读取另一套资料、调用另一组工具，可以检查运行日志、处理故障，没有直接修改代码的权限。
他开发了一套任务分派程序。每天早上输入指令，看到各项目的工作简报；让系统把具体任务拆开，分派给相应的智能体。
当然，仍然会出情况，他得定期清理，也不能让新流程自动调度。
但他能同时运行约44个智能体。
Klaassen总结出一个顺序：先建立工作方法，亲自确认可靠，再考虑自动化。
这套思路有个有趣的名字：The Folder Is the Agent——文件夹就是智能体。文件夹里装着一个专业工作人员上手前，需要了解的全部背景、规则、经验和工具。
Ethan Mollick：懂行的人才能用AI
沃顿商学院教授Ethan Mollick在今年1月进行了一项教学实验。
他要求一群EMBA学生在四天内，从创业构想到市场研究、竞争分析、财务测算，再到做出一个可以操作的产品原型。
大部分学生并不会编程。他们使用ChatGPT、Claude、Gemini等工具完成研究和商业分析，又借助编程智能体制作产品。
Mollick教了十五年创业课程。他估计，这些学生几天里做出的成果，已经远远超过过去学生花一整个学期所能完成的工作。
过去，一个创业团队决定更换方向，意味着原来投入的开发时间和资金可能白费。现在，他们可以让AI迅速做出另一种方案，看看是否可行。
Mollick注意到，优秀学生的优势，来自管理经验和专业知识。
一个熟悉财务的人，知道财务模型需要回答哪些问题，也容易发现不合理的数字。
熟悉市场的人，知道竞争分析不能只是罗列几家公司，还需要研究客户为什么购买、产品之间真正的差异在哪里。
他们能够向AI交代工作，也能判断AI有没有把事情办好。
他还讨论了一个更实际的问题：什么工作值得交给AI？
尤其要警惕：只花五分钟就得到了一份漂亮的财务报告，却需要几个小时才能发现问题，甚至根本没有能力检查出问题，这些工作，就不能交给AI。
Simon Willison：经验的积累和整合
软件开发者Simon Willison提供了另一种回答。
他长期研究AI编程，今年开始将经验整理成一套不断更新的指南，叫作《Agentic Engineering Patterns》。
其中一条建议：每次接手一个已有项目，先运行测试。
程序员容易理解：程序写出来了，并不意味着能用。
因此，Willison经常要求AI先运行原来的测试，再修改程序，完成后重新测试。他甚至专门制作了一个叫Showboat的工具，让AI把把执行的命令、得到的结果记录下来，留下可以核验的证据。
而积累的经验还可以组合成新的技能。
他习惯把自己已知并且验证过的方法保存起来，现在他可以把它们组合成新的技能。
几分钟后，原型就做出来了。略加修改，就成了可靠的长期工具。
从前，整合几项技术需要编程能力和时间。但是AI时代，他可以把已有实例交给AI，让它协助完成连接，并运行测试，看看新工具的实用度。
那些过去觉得不值得花时间的小问题，现在有机会一并处理了。
Katie Parrott：采访机制和审稿AI
今年4月，Every的作者Katie Parrott公开了自己与AI合作写文章的过程。
2024年，使用AI写作时，自己就像一条传送带：把要求复制进ChatGPT，再把结果粘贴到文档里，修改几句，接着复制粘贴。
2025年，她开始给AI喂过去的文章、个人写作风格和编辑要求，但每次写作还是需要反复解释。
如今，她建立了一套专门的AI写作流程。
AI先采访她：为什么想写这个题目？究竟对什么事情感到不满？准备向读者说明什么？
有时她发现，自己其实还没想清楚。
有时AI完全问偏了，她就直接说：这不是我要写的文章。
接下来，AI根据采访整理提纲。但她会与AI反复争论。
哪些部分应该提前，哪些内容值得展开，哪些段落根本不必存在。
写初稿时也是如此。
有些段落可以在AI的基础上修改，有些必须推翻重写。
审稿阶段，她专门设置不同风格的审稿程序。
“海明威”专门找冗余的形容词和废话；“希区柯克”检查文章是否有足够的吸引力，让读者愿意继续读；还有一个“妈妈读者”，专门指出普通人可能读不懂的地方。最凶的是那个专门找茬的读者。它毫不客气地攻击论证中的漏洞，质疑作者那些没有充分依据的判断。
Katie还设置了一个模仿David Sedaris幽默感的编辑，帮助寻找文章中可以更有趣的地方。
她也不会照单全收。她要逐条考虑，接受、修改还是拒绝。
Katie说，AI写出来的文字容易有一种过分顺滑的感觉，像随处可见的商业图库照片：谁都挑不出明显的毛病，却也不像任何一个具体的人。
她甚至怀疑过，自己是不是建立了一套十分复杂的系统，只为了逃避真正困难的写作？哪怕配上一群AI编辑，最困难的部分，还是得她亲自思考。
Dan Shipper：AI时代稀缺的人类特质
Every创始人Dan Shipper在5月发表了一篇长文《After Automation》，介绍公司内部已经发展出的两种AI工作方式。
一种是把AI当作员工，交代任务，让它独立完成。例如咨询团队的AI助手负责起草销售方案、准备培训材料；编辑团队的AI助手则从内部讨论中搜集写作线索。
Shipper经常直接在AI辅助的工作台里处理邮件、写文章、查资料。需要研究某个问题，就让AI调用工具；需要修改文字，就让AI直接参与编辑，不必不停地在几个软件之间复制粘贴。
成本很高。
一套自动制作PowerPoint的流程，需要24项专门的工作能力、18个脚本，制作一份演示文稿的模型调用成本约62美元。
Shipper也发现，当AI能够快速生成文章、网站、图片、程序时，市场上会出现大量看起来合格、实际上十分相似的作品。
AI让许多过去稀缺的技能变得便宜，却可能增加对另一种专业能力的需求：知道眼下应该解决的问题，值得保留的作品，需要与众不同的地方。
一个人能做的事，开始变多了
我发现，自己与AI工作的方式，还可以继续改进。
最近经常让AI协助准备课程。比如读精神分析论文，整理主要论证，拟定教学结构，设计课堂讨论。
但它经常有遗漏，需要AI与原文对照，重新梳理检查，才有明显改善。
按照Klaassen和Willison的思路，应该把工作中摸索出的办法保存下来，整理成一份工作说明，就像Klaassen的文件夹。
以后读文献或备课，让AI先去文件夹里学习。
心理咨询师执业过程中有许多重复的，又无法假手于人的工作。
可以先借助AI做出一个小规模的尝试。比如建立自己感兴趣领域的文献资料库，制作一套可以反复使用的讲义，研究专业服务的介绍方式，甚至制作一个简单的网站或工作工具。
以前，有些想法因为缺少时间、人手或技术能力，只能暂时放下。现在可以先让AI试试看，能做到哪一步。
一个人能够尝试的事情，确实比过去多了。
这几位AI重度使用者还有一个共同点：AI越来越能干，他们反而越来越重视自己的专业，不断提高自我要求。
因为，到了这个阶段，重点已不是用AI节省时间。
在过去，专业人士的成果很大程度上受限于时间、精力和技术阶段，许多想法没有机会实现。
现在，部分限制开始松动，我们可以用AI拓展想法、探索未知、模拟并验证。具体到每个人，可以延伸到哪里，需要每个人自己去寻找。
我倒是很期待，接下来能用AI做出些什么以前做不了的东西。
后记
最近我也开始整理自己使用AI阅读文献、准备课程、撰写报告、写文章和开展执业的经验，希望逐渐形成几套能够反复使用的方法。
第二期AI执业辅助小组会围绕六个工作主题进行实践。我也会审阅每位成员选择的一项工作成果，提供针对性的修改意见。
这次希望和大家一起试试，除了高效完成眼前的任务，我们还能在工作玩出什么花样。
参考文章
Ethan Mollick. Management as AI Superpower. 2026年1月27日。 Kieran Klaassen. The Folder Is the Agent. 2026年4月13日。 Kieran Klaassen. Compound Engineering Gets an Upgrade. 2026年5月29日。 Simon Willison. Agentic Engineering Patterns，及其中的《First Run the Tests》《Hoard Things You Know How to Do》《Agentic Manual Testing》等章节。 Katie Parrott. Writing With AI Is Harder Than You Think. 2026年4月6日。 Katie Parrott. Compound Writing: The Ultimate Guide. 部分详细内容需付费订阅。 Dan Shipper. After Automation. 2026年5月21日。
