一 杠杆炒股在哪里申请
1984 年，《Access》杂志的记者汤姆 · 齐托采访了刚刚推出第一代 Mac 的乔布斯。
在访谈中，他问了乔布斯这样一个问题——
“ 1977 年你曾说过，计算机是寻找问题的答案，现在你的看法改变了吗？”
彼时年仅 29 岁的乔布斯回答说——
“我们现在拥有的计算机类型是工具，它们是响应者：你操作计算机做某事，它就会去做，下一个阶段将是计算机作为 Agent，换句话说，就好像盒子里住着一个小伙伴，它开始预测你的需求，它不再是帮助你，而是开始引导你处理大量信息，它几乎就像盒子里住着你的小伙伴。”
41 年后的今天，进入大模型时代的 AI 终于让 Agent 这个曾经非常遥远的概念在逐步变成事实。
没错，今年被不少媒体称之为“ Agent 元年”。
从通用 Agent 到垂直 Agent，从模型厂商到应用创业者，更具有实用性的 Agent 被视为 AI 走向大众的关键一环，大家的一致感受是——这回路子对了。
接下来我们就来聊一聊一款非常能打的通用 AI Agent —— GenFlow。
作为超级应用的最新升级，GenFlow 在能力上更加全面，效果上更有实用价值。
毫无疑问，AI 会催生很多超级个体，在我的理解中，超级个体一定不是那些只用 Chatbot 的人，而是能充分挖掘 AI Agent 潜力的人。
毕竟，用好了，Agent 是真出活——
二
今天的百度世界大会很热闹，在所有的产品中，但我最感兴趣的，就是我们要聊的 GenFlow3.0。
它这次的更新在我看来是很有诚意的。
我不想照着他们发布会上的流程去罗列具体的功能，那样太无聊了。
我想用几个实际的案例和场景，挑几个我认为值得说的关键词，一起来看一看升级后的 GenFlow 实际表现到底如何——
第一个实用关键词—— Office 操作
没错，在线文档各家公司很多年了，但我们还是没有能杀死 Office 三件套。
打工人们一直跟 Word、Excel、PPT 这三兄弟斗智斗勇，的确掉了很多头发，背后的原因在于 Office 是使用最广泛通用格式标准。
这件事的本质是什么？
是人被迫去适应机器。
而今天，有了一种新的 Office 玩法——
在新升级的 GenFlow3.0 里，用户只需要上传文档，输入指令，AI 会自己进行 Office 三大件的操作。
“请在文档中创建一个工作地点的统计分布图，同时通过岗位名称将所有岗位分为——企业微信、微信视频号、微信小店、微信搜索、微信支付、微信安全、其他共 7 个类型，画出类型分布图。”
GenFlow 一通操作之后，我的 Excel 中就出现了两张排版精美的图表，速度飞快，数据准确。
而两个值得说的细节是：
首先工作地点中原本 Excel 中的是拼音—— guangzhoubeijing，它在图中都贴心地变成了中文“广州”、“北京”。
另一个细节是岗位分类并不是 Excel 中已经分好的某一列原始数据，而是要根据岗位名称进行统计，会发现它的思考过程非常合理、细腻。
从这个案例我们看到——用嘴操作 Office 的时代正在开启，要做什么，直接跟 GenFlow 说，比自己动手要快要准。
这背后其实是一套很重的基建。
为了这套融合编辑器，团队花了两年半的时间去打磨，这套东西是云端的，不依赖本地装的 Office 版本，因而有更大的灵活性。
过去，工具的复杂性本身就是一种壁垒，现在，AI 要把这个壁垒给拆了。
三
第二个关键词——全局记忆。
很多人吐槽过，绝大多数 AI 都是金鱼的记忆，这其实是 AI Agent 走向实用的最大障碍之一。
一个记不住你是谁、记不住你的偏好、记不住上次聊了什么的 AI，不可能成为你的得力助手，顶多是个一次性的工具。
GenFlow3.0 这次升级的重点，就是“记忆中心”。
这个记忆中心会记录你和 GenFlow 交流过程中的关键信息，包括你主动喂给它的还有它在与你合作中自己领悟和识别到的，都会沉淀下来。
一起来看一看我在 GenFlow 里的记忆——
当我授权 GenFlow 开启记忆后，它为我生成了一份个人记忆库，有些信息是我主动告诉它的。
比如：“我是一名科技作者。”、“我正在进行低碳水化合物饮食。”
但更多内容，是它通过与我的日常协作，自己总结提炼出来的。
比如，它发现我经常让它用生活中的例子来解释复杂的技术概念，于是它记下了：“用户常常结合生活中的例子来类比技术概念。”
它看到我经常搜索阿西莫夫、道格拉斯 * 亚当斯、阿瑟克拉克、刘慈欣等人的作品和相关哲学讨论。
就给我打上了标签：“用户偏好‘硬科幻’和探讨人性与科技伦理方向的书籍推荐和话题讨论。”
现在，这份记忆档案已经有点“分身”的意思了，我们来看它的实用之处——
这个周末，我要给海淀区温泉镇的小朋友讲一个关于“ AI 与科幻”的主体的讲座，我希望 AI 给我点建议。
如果是面对一个没有记忆的 AI，我需要写一段极其复杂的 Prompt。
我需要详细描述我的写作风格、我的知识背景、我希望引用的科幻概念等等，这个过程本身就够写一篇小作文了。
但现在，我只需要对 GenFlow 说一句话——
“我要给一群 7-13 岁的小朋友做一次关于 AI 的讲座，帮我构思一个主题是“ AI 与科幻”的演讲稿大纲，要能引发小朋友的兴趣与思考，同时兼顾小朋友的理解能力。”
接下来，GenFlow 的操作，就完全是基于它对“我”的理解——
从它的思考过程看，它立刻调取了我的专属记忆库。
它知道我是一位科技作者，偏好是硬科幻和人性以及科技伦理，同时输出中的《流浪地球》和《银河系漫游指南》显然是考虑到了我记忆中的阿西莫夫和刘慈欣的条目。
可以看到，在执行任务的过程中，我没有费力去解释我是谁，但 GenFlow 却始终知道我是谁、我有哪些偏好。
这种带记忆的交互，让人和 Agent 之间有了默契，这个体验自然提升了一个台阶。
当然，GenFlow 目前的记忆不支持直接编辑，仅能通过对话来修改或删除，这一点我觉得后续如果优化一下，体验会更好。
四
第三个关键词——定时任务
我们再来看一个让 GenFlow 3.0 从聪明变得能干的功能——定时任务。
打工人的痛点是什么？
周期性的重复劳动绝对算一个，比如写周报，甚至有的奇葩公司还要写日报，这事本身意义有多大另说，但作为打工人又不得不做，的确让人头疼。
再比如，作为一名野生科技作者，我需要持续关注几个头部大厂的动态。
以前我的工作流是怎样的？
每天早上，把腾讯、阿里、字节跳动这几家公司的行业媒体的相关板块都刷一遍，看到有价值的信息，就丢到 NotebookLM 里，打上标签。
一周下来，NotebookLM 里堆了几十条信息，到了周末，再花半天时间把这些碎片化的信息重新梳理，形成一个整体的认知。
这个过程，枯燥、重复，而且极易遗漏，有时候忙起来，几天没看，再想补就费劲了。
GenFlow 的定时任务就是来搞定这种重复劳动的。
我试着给它下了这样一个指令——
“请帮我创建一个定时任务，每周三晚上 9 点 45 分给我发一个关于阿里、腾讯、字节这三家公司业务动态的报告，报告需总结过去一周这三家公司在产品、技术、人才、战略等层面的重要新闻、动态。”
当我把这个任务设定好之后，我就把它忘了。
到了第一个周三的晚上，我的手机准时收到了一条推送，打开一看，是一篇非常详细的报告。
标题就是“阿里巴巴、腾讯、字节跳动业务动态报告（2025 年 11 月 5 日至 11 月 11 日）”。
我点进去之后，发现结构比较清晰，仔细看了看，整体还是满意的。
直观判断它挑重点的能力不错，该关注的重点新闻都提到了，同时信源可靠，每条信息的末尾，都附上了原文链接。
这就是定时任务，它可以把我们从那些低创造性的事务中解放了出来，第一次有一种雇了个实习生每周给我做一次汇报的感觉。
定时任务这个功能细节上也做得不错，支持随时暂停、修改，用户可以自定义触发时间和重复周期，直观便捷。
这个功能一旦用熟了，玩法就很多了——
做销售的，可以让他每周给你一份客户舆情报告；做投资的，可以让他每天早上给你一份目标公司股价与新闻汇总。
甚至，你可以让他每周帮你整理一下你家孩子学校网站上的最新通知。
所有那些你需要定期去看看的事情，理论上都可以交给它。
从这个角度看，定时任务这个直观实用的功能值得肯定，它不炫技，但它确实能让我们干活更轻松。
五
说了这么多，最后还是得落到用这个层面上。
在我看来，任何工具，都有它的脾气和秉性，我们得先摸清它的路数才能更好地使用它。
根据我的观察和体验，用 GenFlow 这类的通用 AI Agent，下面两个朴实的小技巧可以让你事半功倍——
第一条：不要怕它累着。
很多人对 AI 有个误解，觉得我指令得下得特别精准，一次就得让它生成完美结果，这其实不是一种效率最高的用法。
一个非常实用的技巧就是：一个任务，可以让它做很多次。
面对 GenFlow，我更建议你把它当成一个可以不知疲倦的多人团队。
同一个任务，你可以换几种不同的问法（事实上不改变输入也行），让它生成多个版本的结果，然后你来做比较和挑选。
比如，我每次比较重要一些的任务，我都是跑三次，然后比较，挑出各个版本中有价值的部分。
这在人类世界里是奢侈的要求，但在 AI 这里，成本几乎为零。
要知道，国内 AI 圈卷出天际的优势就是 token 几乎是免费的，因此，在让 AI 多做几遍这件事上，不要放不开手脚。
第二条：不要怕它消化不良。
前面我们聊全局记忆的时候，其实已经提到了这一点，AI 的输出质量，很大程度上取决于你给它的输入质量。
它知道得越多，产出的东西就越靠谱。
所以，第二个技巧是：尽可能喂给它更多、更丰富的背景资料。
GenFlow 的一个巨大优势，就是它的技术基建。
它的编辑器和阅读器，几乎能支持市面上所有主流的文档格式：Word、PPT、Excel、PDF、图片、音视频等等。
你电脑和网盘里存的任何东西，只要你授权，它都能看懂、能理解。
比如，你要写一份年终总结，你可以这么干——
把你过去一年的所有周报、月报、产品文档、业绩 Excel 甚至你某次汇报的录音和视频，一起丢给它，效果一定会比你仅提供单一材料好得多。
没错，AI 目前在公共领域的智商和知识几乎已经是满级的，而限制它为你服务唯一的瓶颈，就是它还不够了解你和你的业务。
AI 没有关于你的暗知识，而这恰恰就是我们要喂给它更多资料的核心原因。
试过足够多的 Case 之后，你就会知道，关注你自己的上下文工程才是用好 GenFlow 的核心要义。
最后还有一点，不要只用 GenFlow 这一个功能。
GenFlow 不是一个孤立的功能，它是百度文库和网盘这个生态里的一环，把它和自由画布、简单听记、AI 相机等其他功能组合起来用，会更加得心应手。
这种融合的用法，本质上是在构建你自己的 AI 工作流，记住：怎么顺手怎么来，怎么效率高怎么来。
结语
在我看来，GenFlow 这是一种很重的打法——
半年以来迭代三个版本、自研 Multi-Agent 架构、用户记忆库、MOE 底层模型、完善 MCP 连接生态。
这些都不是一蹴而就的，背后是大量的工程化、产品化的苦功夫。
但从体验的角度，这些功夫是值得的。
愿通用 AI Agent 从 GenFlow 开始，从少数极客的玩具，变成更多人的工具。让更多的普罗大众，也能在不断内化 AI 能力的过程中，感受到 AI 的便利。
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