"其他的？不会用。问它什么，它答什么，但答的都不是我们要的。"

我听完一点都不意外。说实话，这种场景非常的司空见惯。

这两年AI办公Agent大战打得如火如荼，并且是愈演愈烈。腾讯出WorkBuddy，阿里上千问办公，字节把飞书和豆包合并，推出豆包工作。各家都在抢企业市场，电梯广告打得震天响。

但有一个问题，没人愿意正面回答：

Agent好不好用，跟Agent本身关系不大。关键在"上下文"。

梁文峰在《文峰纪要》里举过一个例子。老板说"把小王叫过来"，前提是老板知道小王是谁、什么职务、人在哪、怎么找他、找他时注意什么。

这是人类员工的日常——你在公司待久了，这些"上下文"都在脑子里。

但Agent第一天来公司，部门的人都认不全。你问它"这件衣服卖了多少"，它可能会反问：同店口径还是门店口径？线上还是线下？退货计不计入？按订单口径还是收货口径？

高盛有份报告叫《Decoding the Agentic Economy》，里面提到：Agentic模式下，模型需要不断进行"思考-检索-调用工具-重新读取完整上下文"的循环，Token消耗量直接暴涨。

翻译成白话：AI不是不够聪明，是你没给它足够的信息让它变聪明。

2017年前后，我在字节带一个2万人的销售团队。当时我们上了各种数据工具、CRM系统、分析平台，理论上什么都能查。

但实际情况是：一线销售想查个客户数据，要同时打开五六个系统，每个系统的口径都不一样。"这个月业绩"在A系统里是按订单时间算，在B系统里是按确认收货算，在C系统里还要扣掉退货。

同一个问题，三个答案。销售直接懵了，最后全部靠Excel手工拉表。

如果是换做现今的AI场景，工具买了不少，但信息是碎的、散的、口径混乱的。Agent来了也只能干瞪眼——它连"正确答案"的定义都不知道。

中层管理者该做什么？三件事

这件事给我们的思考是：AI工具是放大器，不是创可贴。如果你的信息管理本身就是一团乱麻，AI只会让这团乱麻编得更精致。

那中层管理者能做什么？三件事：

第一，梳理你们团队的"显性知识"。

什么叫显性知识？就是那些本应该被文档化、标准化、但至今还躺在某个人脑子里的东西。

比如：你们团队的核心指标定义是什么？审批流程的标准步骤是什么？常见问题的标准答复是什么？

这些东西不整理出来，Agent永远只能在表面打转。

第二，统一信息口径和格式。

我当年在字节花了不少时间做这件事。同一个指标，必须在全团队只有一个定义、一个计算方式、一个数据来源。

听起来很基础？但大多数团队根本没做。Agent问"这个月业绩多少"，五个系统给出五个答案，它怎么帮你决策？

第三，建立反馈和迭代机制。

Agent不是买了就能用的。它需要不断输入你们团队的上下文，才能越用越懂你。

具体来说：每次Agent给出一个回答，你要判断准不准、有没有漏、有没有误解。把这些反馈记录下来，定期优化你的知识库和Prompt。

这个过程，就是你在训练AI理解你们团队的过程。

最后说两句

我现在做"马迪说AI管理"，经常有人问我：马迪，你觉得哪个AI工具最好？

我的回答通常是：工具不重要，你团队的信息管理才重要。

工具会迭代，Agent会趋同。但谁家能把自己的"上下文"整理清楚、沉淀下来、喂给AI，谁家就真的赢了。

就像之前有篇文章里说的："谁家Agent能准确说出'老板周三下午一般不在公司'，谁家就赢了。"

这个"知道老板周三不在公司"的能力，不是AI自带的，是你们团队日积月累的信息资产。

说实话，我当年在字节也没想明白这层。也是后来踩了不少坑，才慢慢意识到：中层管理者的核心职责之一，就是当好团队信息资产的管家。

Agent是实习生。你给它的"培训手册"越完整，它干得越好。

而这份培训手册，现在就在你的微信聊天记录、邮件、文档和会议纪要的碎片里。问题是：你打算什么时候开始整理？

关于作者：马迪，「马迪说AI管理」主理人，18年大厂产品人转型独立讲师，专注AI时代中层管理者的决策效率提升。三节课《AI提效实战》讲师，公众号/知乎/小红书/头条同名。

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