重度使用了将近一个月的 Personal AI，想和大家聊下实际感受。
从一个产品经理的视角来看，我觉得完全没必要抱怨 AI 行业概念太多。其实来回来去也就一条主线，大家会在不同阶段发现不同的产品形态而已。
这段时间，我主要使用的是之前介绍过的 Today AI。这个产品体验确实不错，可以连接飞书、钉钉这些我们公司日常使用的办公工具。
虽然它和 Muse 的定位差不多，都是个人助理，但我日常还是把它当成新一代的 Codex 在用。
用了这个产品之后，我最大的变化是在移动端使用 Agent 的频率明显变高了。
看到不少人吐槽 Personal Agent 是伪需求。
说实话，一开始我也有类似的感受。很早之前，我就体验过 Instinct，它比 Muse 可是要早很多。当时我觉得，这玩意和我已经在用的 Coding Agent 有多大区别？
既然都能调用工具、执行任务，那我何必再折腾一个新产品？
真正让我对 Today AI 改观的，是它的主动性。
大家看看下面这张截图。
中秋假期，我突然发现，公司一个还没上线产品的资源消耗直线上升。于是和同事几个人就在群里讨论，一边沟通一边排查。
排查到一半，还没结论，正好到了午饭时间，我说先吃饭吧。
没想到吃完饭打开手机，发现 Today AI 居然主动给我推来上面那条消息。
那一刻，我才真正觉得这个产品有点意思。
因为我根本没有给它安排过这个任务。它可能是从之前的群聊记录，或者我从阿里云下载的支出明细中，了解到了我最近在排查什么问题。
然后主动比对最新数据，标出了主要的消耗项和计算口径。
过去两三年，我们讨论 AI，最经常提到的就是提高效率。比如 AI 能帮我们完成多少工作，节省多少时间。
但大家有没有想过，为了让 AI 完成这些工作，我们自己还需要额外付出多少精力？
就像我经常在团队内部说，大家可以把 AI 当成一个非常聪明的实习生。但问题是，实习生再聪明，也需要有人带。
不可能说公司把人招进来以后，就完全放养，让他自己把所有事情搞定。
和 AI 协作，本身也是有成本的。
举个很简单的例子。
今天上午，我想让 ChatGPT 帮我做一张 AI Maker Summit 的 Banner。
下面这是它最终生成的结果。一言难尽。第一，这张图片中没有我们的 Logo，第二，也不符合我们团队一贯的 Banner 规则。
所以，为了完成这个任务，我还得仔细交代背景信息，再从飞书里找出产品 Logo、之前的 Banner 参考图，以及相关的设计规范.....
下面这是交互几轮之后生成的 Banner 图。
而这些反复沟通、交代背景、检查结果的过程，其实都是成本。有些是时间成本，有些则是注意力成本。
当然，后者更重要，最近 Anthropic 在他们的一份报告中，也特意提到了这事。
如果让我总结，使用 Today AI 这样的 Personal AI，和 Codex 这类 Agent 最大的区别是什么？
我觉得核心就是它能帮我们减少管理 AI 的成本。
我们不需要不停地给 AI 下指令，反复整理 Context，检查执行过程，或者在任务失败之后重新调整。
因为这些事情干得多了，真有一种感觉，用户都快成 AI 的项目经理了。
而 Personal Agent 的主动性，恰恰有机会让我们逐渐摆脱其中一部分管理工作。
其实从 9 月底感受到 Today AI 的 Aha Moment 之后，我就拿我们一个项目试点，和同事让它深度参与到协作中来。当时我和同事的原话是：
大家看下面两个截图。同样的设计任务，甚至用的是同一个模型，最终效果都有明显差别。
原因其实非常简单。
直接把任务扔给普通 Agent，它能不能做好，很多时候取决于我这一轮给它喂了多少信息。一旦漏掉些关键背景，它就很容易跑偏。
但 Personal Agent 不一样。
因为它平时就已经在我的工作流里，知道我最近在推进什么项目，也能看到我的飞书文档和群聊之类的消息，很多 Context 其实早就在那儿了。
所以同样一件事，不需要再从头到尾解释一遍。
继续，我再给大家看个真实 Case。
下面这个截图大家也看到了，它会直接分析发现我们还没有做六折的 Banner 图，于是噼里啪啦就开始干了。
下面这是最后的输出结果。有 HTML 版本的早鸟冲刺计划，以及对应的 Banner 图。
我看了 HTML 版的早鸟冲刺计划，整体还不错，就是有些冗长。
继续和它沟通需要精简，保留关键目标、执行动作和时间节点，然后整理到飞书上，方便我和同事对齐共识。
点开飞书的链接，就能直接看到对应的 Timeline 了。
比如截图里 10 月 27 日的计划，它已经考虑到了我们今天刚确认合作的讲师王拓为老师。
王老师其实还没正式上线官网，但 Today AI 从飞书群聊里获取了这个消息，所以主动提醒我，如果到时候还没上线，就先别放进宣传内容里。
到这一步，我又突发奇想，觉得前面这些营销计划还是太强调促销了。
大会最核心的价值，是给大家带来新鲜的实践经验和思考。我们请了这么多优秀的老师，为什么没有好好介绍他们的分享，反而一直强调票价？
我觉得这个方向有点跑偏，继续和 Today AI 沟通，让它来干。
大家应该也感觉到了，在整个协作过程中，我没有像前面使用 Codex 那样，反复交代背景信息。
我已经把 Today AI 当成一个熟悉我们业务的同事了，有什么想法直接跟它沟通就行，不需要再费劲地整理资料、补充 Context。
这也是为什么，我最近越来越觉得，Personal Agent 可能不是一个伪需求。
至少对我来说，它解决的并不是 AI 能不能干活的问题。今天的 Agent 已经能完成很多复杂任务，Personal Agent 的价值在于，让 AI 更自然地融入我们的日常工作和生活。
这也让我想到 Meta Muse 最近一直强调的方向，把 Agent 打磨成普通人真正用得起来的消费级产品。
能把 Context 和记忆组织好，让用户不用反复交代背景，本身就是一种很重要的产品能力。
