我给AI员工安排工作，发现了多Agent的坑丨赛博摆摊日记2

书接上回。

确定AI助手后，第一件事就是把之前写的《赛博摆摊赚小钱》发给它，让它帮我设计一套框架体系。

我对标的是Dan Koe。

AI给出的框架很学术。换句话说，不落地。

我只好自己改。把框架拆成两层：

• 第一层：赛博摆摊实践（产品+销售转化）

• 第二层：赛博摆摊项目传播

问题来了。

这两层有很多混淆项。我自己规划时经常混，给AI下指令时更难免不清晰。需要设计一套清晰的工作流。

第一时间，我想到了"多Agent协作"。

养过龙虾的应该都听过这个概念。通俗说，就是把一个AI拆成一个团队的多个角色，各负其责、相互协作。

比如你想推广一个产品，需要市场部，就可以把AI赋予策划、文案、设计、媒介等多个角色。每个角色设置专业背景，再经过定向训练，就真的组成了一个AI团队。

听起来很炫酷吧？

前年我刚了解这个架构时，也觉得炫酷，跟团队商量后迫不及待在小程序应用了。

结果发现——开发复杂性不低，token消耗更高。

这也不难理解。

人多嘴杂。一个团队干活，光对齐颗粒度就得开几个会。每个人还维护自己的知识体系，加上任务中经常出现的"只旁听没任务也消耗token"的角色，整个体系的token消耗自然不低。

前段时间，Claude官方发布《Building multi-agent systems：when and how to use them》一文，验证了这个观点：

多Agent结构token消耗量，一般是单Agent的3-10倍。

用王朔的话说：多Agent，看起来很美。

那赛博摆摊到底用不用多Agent？

判断标准很简单：

如果一个任务比较简单——比如开小饭馆，就厨师、服务员、收银员几个角色——那用单个Agent就够了。

如果一个任务足够复杂——比如开连锁餐饮，要标准化，还要精细分工——那用多Agent，消耗多也认了，毕竟大公司里混日子也属正常。

赛博摆摊呢？恰好卡在中间。

你说简单吧，它有两套系统（实践层+传播层），每套都涉及赛博摆摊元素，特别容易混淆。你说复杂吧，核心就是选品+传播。

怎么办？

我想到一个办法：问问AI自己。

显然，AI设计的工作流没有考虑复杂性，我又重点强调了重复任务

AI给我设计了一套"分层指令系统"。

核心思路：

用一套指令格式，让同一个AI在不同场景下扮演不同角色，而不是把一个AI拆成多个。

具体来说：

• 产品层指令：产品：[任务描述] → AI进入产品思维模式

• 传播层指令：传播：[任务描述] → AI进入传播思维模式

• 记录层指令：记录：[任务描述] → AI进入记录思维模式

这样一来，不用多个AI协作，一个AI就能干完所有活，token消耗大幅降低，也不会出现"对齐颗粒度"的内耗。

整个流程体验下来，我有个直观感受：

AI同时具备超强的逻辑思维能力和执行能力，两大能力组成了一个杠铃型结构。

我们普通人则需要努力进化成枣核型——

一方面从AI的大局观里吸收养分，完善自己对项目的理解；

一方面努力压榨AI的执行能力，把鞭子抽起来，让这些赛博大骡子大马给我们干活，产出成果，帮我们赚钱。

工作流搭建起来后，第一件事就是选品。

很多人听过各种IP讲：先输出内容，把流量做起来，有流量自然就会变现。

而我有个反常识：先选品，明确自己卖什么，再考虑怎么输出内容。

为什么？

关注我，下篇详细讲。

杨泽是谁？

·《潮流：品牌引爆、出圈背后的秘密》、《产品冷启动》作者。

·就职过互联网大厂，曾负责脉脉、Totok等多个细分市场产品从0到1增长工作。

·资深品牌架构师。对外经贸大学、阿里巴巴UMIC课堂、36Kr Eclub特邀讲师。

·人人都是产品经理、虎嗅、techweb专栏作者，曾出版《精益营销第一课：产品冷启动》。