美国人怎么用AI智能体?

未来的数字鸿沟，可能不再只是有没有网络、会不会使用手机，而是会不会把AI变成自己的工具。

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作为一名在美国访学的中国高校教师，我近日在纽约史坦顿岛圣乔治图书馆参加了一场关于AI智能体的公众讲座。

讲座由纽约公共图书馆举办，属于“Conversations About AI”系列活动的一部分，面向社区公众免费开放。活动地点不是大学实验室，也不是科技公司发布会，而是一座普通公共图书馆；听众也不都是工程师，而是创业者、家长、退休人士、社区居民和普通上班族。这说明，AI智能体正在从硅谷话语和企业战略，走向美国基层社会的日常生活。

这场讲座最值得注意的，不是讲了多少高深技术，而是把AI讲成了普通人可以立即上手的工具。

主持人是一个AI教育社区发起人，她首先给听众普及了传统AI、生成式AI和AI智能体的区别。传统AI主要识别模式、做预测，生成式AI可以生成文字、图像、代码，而AI智能体则更进一步，能够在用户授权下调用工具、整理信息、执行任务，甚至代表用户采取行动。换句话说，AI不再只是“回答问题的聊天机器人”，而越来越像一个可以接入邮箱、日历、银行账户、客户资料和工作流程的“数字助理”。国内在年初时也有一阵安装龙虾智能体的热潮，但是后来很快沉寂，普通人用AI智能体还是门槛很高，难度有点大。我自己本来想也尝试安装龙虾，但是咨询了5个计算机领域的专家后，他们都建议我暂时不要用，很贵而且没有什么太大用。所以我现在身边的朋友还很少有真正用智能体开展工作的。

现场分享的两个嘉宾都是正儿八经自己搭建了AI智能体（用的是Claude，国内目前用不了），他们的经验还是很有启发的。

第一个嘉宾是一人公司创始人，创业初期账户里只剩37美元，现金流紧张，业务管理混乱。后来她用AI搭建自己的业务仪表盘，把邮箱、日历、客户沟通记录和银行流水连接起来，让系统自动更新客户管线、提醒销售任务、生成邮件草稿、统计现金流。她把普通人使用AI分成四个层级：第一层是使用聊天机器人；第二层是定制个人GPT；第三层是用自然语言搭建软件；第四层是让AI在规则范围内自主决策和执行任务。这个分层很有启发意义，因为它说明AI普及的关键，不只是“会不会提问”，而是普通人能否把AI嵌入自己的工作流程。

另一位嘉宾把AI智能体比作“聪明的实习生”。这个比喻很准确。一个实习生如果不了解你的目标、背景和偏好，很难做出好结果；AI也是如此。现场演示中，他把孩子学校发来的杂乱邮件拖入AI工具，再补充孩子年级、兴趣爱好和家庭需求，AI就能自动筛选出与孩子相关的活动信息。另一个演示则是连接邮箱和日历，让AI每天早晨自动生成会议准备简报，包括参会人背景、公司信息和行动项。这里的重点不是技术多炫，而是AI正在进入美国普通家庭和小微工作的“毛细血管”。

我发现，美国基层AI应用的一个突出特点，是公共机构在做“低门槛启蒙”。纽约市经济发展公司曾推出AI素养试点，联合纽约三大公共图书馆系统和Day of AI，目标是培训图书馆工作人员，再由图书馆向社区居民普及AI知识，帮助公众理解AI的风险与机会。这说明美国的AI普及并不只靠科技公司，也依靠公共图书馆、社区组织和成人教育系统。美国的图书馆不只是借书的地方，也是数字技能培训、就业支持和新技术教育的基层入口。

与美国相比，中国AI应用的规模优势更加明显。中国互联网信息中心数据显示，截至2025年底，中国生成式AI用户已达到6.02亿，较2024年底增长141.7%，全国生成式AI普及率达到42.8%。这说明中国AI应用已经进入大规模普及阶段。中国的优势在于移动互联网生态成熟、用户规模巨大、应用场景丰富，从智能客服、短视频生成、在线办公，到电商营销、政务服务和工业制造，AI很容易被平台化、产品化和场景化。

但中美之间也存在一个有趣差异：美国这类基层讲座更强调“个人如何自己搭工具”，中国目前更多是“平台把AI功能推给用户”。中国用户很容易使用集成在App里的AI助手、智能客服、文案生成、图片生成和办公工具，但普通人主动连接邮箱、日历、表格、银行账户，搭建个性化智能体的意识还不够普遍。中国信通院相关研究也指出，我国智能体应用更注重客服、营销、助手等场景，强调定制化和专业化解决方案；国外则更强调通用智能体和端侧智能体探索。

这并不是说中国落后，而是说明中美AI普及路径不同。美国是从个人工具、开源生态、创业文化和社区教育向外扩散；中国则更容易从平台、企业、政府和行业应用向普通用户渗透。前者强调个人动手能力，后者强调规模化落地能力。

未来真正重要的，不是谁先做出一个炫目的AI应用，而是谁能让普通人真正理解AI、掌握AI、负责任地使用AI。

这场讲座也没有回避风险。嘉宾反复提醒，AI智能体一旦连接邮箱、日历、银行和个人文件，就会涉及隐私、权限和安全边界。免费工具并不真正免费，用户数据可能成为平台训练模型的资源；AI读取邮件时，还可能遭遇“提示词注入”，即第三方在邮件内容中植入指令，诱导AI执行错误操作。因此，普通人使用AI不能一味追求自动化，而要学会“有限授权”：可以让AI读取信息，但不轻易允许它直接发送邮件、转账或访问核心隐私文件。

这一点对中国同样重要。中国AI应用规模越大，越需要加强公众AI素养教育。很多人今天已经会用AI写文案、做PPT、生成图片，但并不真正理解模型幻觉、数据泄露、版权边界和自动化决策风险。未来高校、图书馆、社区学院、老年大学和公共文化机构，都可以承担类似纽约公共图书馆的角色，把AI教育从“技术圈”带到普通人身边。

这场讲座给我的最大启发是：AI时代的竞争，不只是大模型参数和算力竞争，也是全民AI素养竞争。谁能让普通人更早理解AI、更好使用AI、更安全地管理AI，谁就能在未来社会转型中拥有更强适应能力。

美国的基层AI讲座提醒我们，AI普及不能只停留在科技新闻和企业发布会上；中国拥有庞大用户基础和丰富应用场景，更应把AI素养教育做深做细。

AI智能体正在改变普通人的工作与生活。它可能帮助一个小企业主管理客户和现金流，也可能帮助一个家长整理孩子的学校活动，还可能帮助一个普通上班族每天准备会议。但它同时也要求人们重新理解隐私、责任和判断力。未来的数字鸿沟，可能不再只是有没有网络、会不会使用手机，而是会不会把AI变成自己的工具。对中国而言，这正是下一阶段人工智能普及最值得重视的问题。

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