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如何实现从基于提示的工具到工作流驱动的 AI 的转变
Abacus.AI 和统一 AI 工作流程案例《如何引导从基于提示的工具到工作流程驱动的 AI 的转变》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学人工智能在写作、设计和分析等领域的快速采用带来了好坏参半的结果：它在某些方面使工作流程更快、更容易，但在其他方面却变得更加复杂。不断需要在工具和环境之间切换是有代价的，也是从业者经常感到沮丧的原因。
当人工智能进入多个行业的主流时，组织尝试了自动化，并发现它们相对容易整合。它重新定义了角色——曾经需要数小时才能完成的任务现在可以在几分钟内完成，而且通常具有出色的质量和最少的错误。
然而，随着人工智能发展到目前以代理为中心的形式，“人工智能工具”的生态系统迅速扩大，工作流程优化变得更加困难。用户现在发现自己在多个人工智能界面之间切换，为不同系统重写提示，并努力保持一致性。
考虑一个例子。
撰写博客文章的人可能会使用 ChatGPT 进行起草，使用 Claude 进行细化，使用 Canva 进行视觉效果。每个平台本身都很强大。但是将它们各自的输出拼接在一起——复制、重新格式化和重写提示——引入了隐藏的（并且越来越不那么隐藏的）工作。
原本是为了简化工作流程，但结果却增加了上下文切换、重复提示和不一致输出等形式的摩擦。
这就是我们所说的“人工智能悖论”。专业人士不再争论哪种人工智能模型最好，而是争论。相反，他们在问为什么人工智能工具使他们本应简化的工作变得复杂，从而导致工作流程变得更加混乱。
“工具太多”的隐性成本
从理论上讲，使用多种人工智能工具似乎很有效。事实上，它常常会带来决策疲劳。您可能会花一个小时使用人工智能完成一项任务，但又要花一个小时来决定使用哪些工具。
这会造成认知疲劳，从而无形中降低生产力。