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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-11-15 04:50 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 这个超级应用的升级,给通用Agent带来了新气象股份有限公司 | 官网:暂无 |
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这个超级应用的升级,给通用Agent带来了新气象2024更新光中带着几分质疑,却没多问,只是微微颔首,让二人且先休整。
> 厂商新闻《这个超级应用的升级,给通用Agent带来了新气象》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-15 10:31
一
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。
我试了试之前文章《微信正在忙什么——从招聘信息看微信战略战术背后的逻辑与细节》一文中提到过的腾讯招聘官网上下载的微信招聘岗位统计的Excel,并输入指令——
“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——guangzhou\beijing,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。
玩起来吧,超级个体!
——End——
一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。
二、 1.修复已知Bug。2.新服务。
三、修复已知bug;优化用户体验
四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据
五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。
六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性
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厂商其他下载
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