你用 WorkBuddy 多久了？

WorkBuddy 在过去几个版本里，悄悄上线了一批新能力，最值得期待的是专家团 ——「多 Agent 协作」

一、多 Agent 协作：你的 AI 会「组团」了

以前的用法是线性的：你问一个，AI 回答；再问一个，再回答。复杂任务就得等。

多 Agent 协作的逻辑是：你把任务说清楚，它自动拆成多个角色，同时跑。

以比亚迪今日股票分析为例，WorkBuddy 做了这件事：

启动了一个team-lead（总指挥）

1. team-lead 拆出5个 Agent 并行干活：技术分析师、基本面分析师、情绪分析师、新闻分析师、风险评估
2. 10分钟左右，team-lead 把结果汇总成一份完整报告。

关键是——这5个 Agent 是真正并行的。我在界面上看着它们同时开工，各自输出，最后由 team-lead 总结。

适合什么场景？

• 股票/投资分析
• 代码 Review：让3个 Agent 分别从安全、性能、可维护性角度审代码
• 需求拆解：一个拆功能点，一个评估工时，一个找技术风险

一句话就可以让你的 AI 「带团队」了。

二、连接器：AI 不再是孤岛

AI 再强，如果碰不到你的数据，那它就是一个「很会聊天的孤岛」。

连接器就是干这个的：把 WorkBuddy 和你的工具生态打通。

具体场景：完成股票分析后，我说：「把报告存到腾讯文档。」它直接调用了腾讯文档的连接器，把报告写进去了。我没导出、没复制粘贴、没切窗口。

一句话总结：连接器的价值不在于「能连什么」，而在于——连完之后，AI 真正融入了你的工作流。

三、探索：AI 会自己「找场景」

这是我觉得被低估的一个功能。

有时候你不知道 AI 能干什么，那不妨去看看别人在干什么

在这里它会按场景将各种实践案例分类：

• 写作场景：公众号文章、报告、PPT、邮件
• 数据分析场景：股票分析、财务报表、数据可视化
• 开发场景：代码审查、Bug 修复、架构设计
• 日常办公场景：日程管理、邮件处理、文档整理

更有精品场景案例推荐，都是一键拿来就可用

四、自动化任务：AI 会「值班」了

我每天早上到公司，想知道「昨天 AI 圈发生了什么」。以前是我自己去看，或者让 AI 现在去搜。

现在我是这么设的：

每天早上 9 点，自动跑一次：搜 AI Engineering 最新动态 → 筛选出3-5条高价值信息 → 写一句理由 → 发到我的 Note。

设完之后，就不用管了。每天早上 9 点，它自己跑，自己写，自己存。

能做到什么程度？

一句话总结：自动化任务让 AI 从「你叫它才动」变成「它在值班」。

五、这4个功能，单独用很强，组合起来更猛

当你把它们串起来用的时候，才真正感觉到「AI 工作流」是什么意思。

举一个完整的使用场景：

1. 你丢给它一个任务（比如「分析比亚迪今天股价」）
2. 多 Agent 协作
3. 自动拆任务、并行分析
4. 分析过程中，某个 Agent 发现需要某个能力，自动通过探索找到合适的技能
5. 分析完后，通过连接器直接写到你的腾讯文档
6. 你设了一个自动化任务：每天早上自动跑类似的分析

最后

很多人用 WorkBuddy 的方式，还停留在「聊天」阶段，但它其实已经能做的比「聊天」多得多。

如果你也在用 WorkBuddy，这几个功能还没打开过——不妨去点一下。