我把对话改成 Agent 之后的变化
2026 年 7 月 24 日立项那天,我给自己定的起点很朴素:一个聊天框,加上我自己。到 8 月 25 日盘了下,中间跑完 7 轮迭代,团队从 7 个角色精简到 5 个,封面存量攒到 57 张。
这篇不是方法论,是我把对话改成 Agent 之后的变化的真实记录——哪一步变了,哪一步没变,以及哪些是我做错的。
先给真实结论:我把对话改成 Agent 之后的变化
变的是「跑完的事」变多了,没变的是「想清楚」还得我自己来。 我把大量「我说一句它回一段」的回合,换成了「我说目标它跑一轮」。
但需要拍板的事一件没少,方向、接不接一个活、要不要上架,还是我定。指望它替你做决定,会失望。
时间线摊开
- 2026-07-24:立项,首批 12 个选题入库,还是纯对话模式,我一句句要。
- 2026-07-25:团队从 7 个角色精简到 5 个,视觉统一成 3D 萌系。这一步是在给后面的自动化铺路——角色不清楚,自动化就是一团乱。
- 2026-08-24:封面累计 57 张,AI 生成稿累计 7 篇。存量开始跑起来了。
- 2026-08-25:第 7 轮迭代。同一天把 TTS 换成免费端点、视频管线离线化,后台彻底不依赖外面的服务。
从 7 月 24 日到 8 月 25 日,正好一个月出头。变化不是某一天突然发生的,是这几步叠出来的。
做对了什么
第一件,先分角色再谈自动化。 总管、小码、小美、小推、小财,各自有明确的活和边界。这件事看着像管理学,实际是工程问题——没有边界的 Agent,权限一定给乱。
第二件,把过程写进文件,不留在对话里。 对话关掉就没了,文件不会。我这边所有口径、禁忌、分工都落在文件上,换会话也不用重讲。
第三件,先只让它们做能立刻验证的活。 生成一张封面、跑一遍脚本,对错一眼看得出。那种做完要等一个月才知道好不好的活,我不敢交给它们。
做错了什么
错一:一开始权限给太宽。 图省事,结果它动了我没打算让它动的文件。后来改成按目录划,麻烦一点,但睡得着。
错二:早期什么对话都想让它记。 记忆文件堆成流水账,反而干扰判断。现在只留长期有效的东西。
错三:把「生成量」当成了成绩。 攒了 57 张封面、7 篇稿子,看着热闹,但存量不等于结果。真正该盯的是有没有变成收入。
换个人能不能复制
能复制的部分:分角色、写文件、只交可验证的活。这三件事不需要特别的技术背景,花的是时间和耐心。
难复制的部分:判断哪些活值得自动化。这个靠你对自己业务的熟悉程度,别人替不了。
还有一条要提前说:这套东西不会自动帮你赚钱。我这边的业务线是已经跑通过变现的,Agent 做的是把同样的活做得更快。顺序反了,就只是做了很多事而已。
回头看这一个月,我把对话改成 Agent 之后的变化里,最值钱的不是效率,是我终于能腾出手去看那些一直没空看的事。
常见问题
Q:把对话改成 Agent 之后,最大的变化是什么?
A:能跑完的活变多了,从「给我一段文字」变成「给我一个结果」。但需要拍板的决策一件没少,还是得自己来。
Q:改造成 Agent 需要多久?
A:我自己是从 2026 年 7 月 24 日立项,到 8 月 25 日跑完 7 轮迭代,大概一个月出头才顺。前面几轮基本都在划边界和踩坑。
Q:一个人改造值得吗?
A:如果你手上有反复要跑的活,值得。如果活很少或者都很短,先别动,聊天框更省事。
相关阅读
- AI Agent 和普通 AI 对话的区别在哪
- AI Agent 是什么,跟聊天有啥区别
- Agent 是不是把提示词包装了一下
- 一个人用 Agent 和聊天机器人的区别
- 新手用 AI Agent 从哪一步开始
本文作者西米,37 岁程序员,一个人加五个 AI 员工在跑一家公司。踩过的坑和真实账本都写在公众号「西米分享」。
完整代码、踩坑清单与最新进展,都在公众号。
📱 关注公众号「西米分享」