文档即数据

哈喽，大家好，我是燃冰。

之前听到过一句话，叫“企业即文档”。很多中小企业用飞书和各种内部文档进行整理，但我发现很少把企业的文档真正用起来。

昨天分析 Notion 的好用之处，才发现其背后其实隐含了一句“文档即数据”。

Notion 这个产品有一个特点：任何文档生成的时候，都能把对应的字段很自然地填入，不管是通过智能模式接入的，还是用户手动输入的。这些字段在用户的全平台就能串成一张网。

而这张网能用来干什么？数据就是一个人的上下文。你可以让 AI 通过这些数据很快地了解你的上下文。这可能才是未来 Personal Agent 的必争之地。

所以从这个思路来讲，场景打通现在不是第一位的。第一位的是场景所涉及的数据能不能打通，这里面会有哪些问题，比如合规性、商业机密、个人隐私，以及怎么去做数据的整理和清洗。

第二位是数据规则的建立。我们日常会产生很多数据：统一数据、过程数据以及日志数据。它们存储所占用的量完全不一样，但如果要还原到时间节点，日志数据就非常重要。

那是不是所有这些数据，我们都能还原到日志数据，而每天只需要最新数据？

第三点才是数据怎么跟 AI 交互。很多人有疑问：AI 读了我的上下文，是不是就导致我的信息泄密了？是有一定可能的，但它读你的上下文，并不会把你的上下文变成大模型的资产，这是有一些方式和方法的。

做完这些之后才是场景。作为一个 Personal Agent，除了我的数据怎么很快接入，还有如果我不用了，我的数据怎么很快迁移。之后才到了怎么去构建一个人的使用场景。

每个人的使用场景会有很大的差异，可能只能采取典型用户的做法，让典型用户像分享他们的文档模板一样，去分享他们构建的 Personal Agent。

这个跟个人的分身还不一样，它相当于是个人分身的助理。对于我这样的人，这样一套模式是不是好用？也就是说，Personal Agent 也是可以有很多模板去对外公布的。

你是创业团队、独立开发者，还是一个企业员工，所涉及的层级可能不一样。如果你是一个创业老板，那 Custom Agent 的使用场景可能不是为了解决上班族或者普通人的诉求，这些很多都是可以通过现有的软件和工具就能解决的。

而打造自己单独的，那一定意味着：要么这个人很忙、注意力有限，要么这个人所处的位置导致他能看到的视野有限。那通过上下文——他所有关系的上下文，刚好能够为他的决策注入更多的判断。

这才是 Personal Agent 对于部分人来说很有必要的原因。