關于 AI Agent，「實在」、「好用」可能比「顛覆」更重要

1 為什么要關注百度文庫和百度網盤的 Agent？

8 月 18 日，在百度的 AI Day 上，百度文庫、百度網盤聯合發布了一個全端通用 Agent「GenFlow2.0」。

各位可能覺得，目前的 AI Agent 夠多了，再聊一個，又能有什么差別？

其實我之前就寫過百度文庫和百度網盤做的 AI 新功能。在當前階段，Agent 卷的方向已經不是技術壁壘或者實現速度，而是數據和場景。

而百度文庫的大量真正實用的、有效的文檔內容，以及百度網盤大量的個人用戶授權后的信息和資料，就構成了用它們基礎上的 Agent 最有差異的地方。

先說幾個簡要的不同。

第一，文庫 GenFlow 2.0 Web 端和 APP 全端可用，不需要邀請碼，也不用排隊，當下就全部開放使用，真正全現貨提供使用。這也是大廠做 Agent 的一種底氣了。

第二，采用眾多 Agent 專家協助。官方稱有 100 個文庫、網盤里數億用戶驗證的專家 Agent 同時在干活，可以 3 分鐘并行完成 5-6 個復雜任務，并且是 同行速度 5-10 倍。

這點我沒有做大量統計意義上的測試，但個人感受，的確用 GenFlow 2.0 會非常高效，有時候不用走開很久，而是看著界面等結果就能等到。這點后面再說。

第三，也是最關鍵的。GenFlow 2.0 可以背靠文庫和網盤，利用好它們的數據資源。

對于文庫而言，可以檢索文庫等公域數據庫上海量的專業內容。這個是百度文庫獨有的優勢，文庫的產品定位決定了這里面的數據和資料都是經過用戶篩選的、有價值的。比如目前還打通了百度學術上超 6.8 億的學術文獻，內容生成有專業性和權威性。同時，也可以調用個人網盤的數據信息（在用戶允許的前提下）。這樣就能提供差異化的結果。

我們知道，目前 AI 的模型推理水平已經到了增長緩慢的階段，建立數據壁壘、場景壁壘乃至用戶壁壘成了兵家必爭之地。這是值得多關注一下 GenFlow 2.0 的原因。

2 實測案例

這里提供幾個實測的案例，供各位參考。

2.1 夢幻西游里的經濟框架研究

還是先做一個跟文庫相關的嘗試，這是 Prompt：夢幻西游里的經濟框架研究。是我前陣子做過的半拿鐵選題里的一個課題。

可以看到，這里分了幾個步驟。

首先，做了任務規劃：

接下來，搜集了百度文庫里的相關文檔，就我的了解而言，這些文檔的質量都是不錯的：

再接下來，則是調用了「研究專家」來進行研究，

拆分了活活有 5 個大主題，每個主題下都有 2-3 個子話題。

接下來，調用的則是「研報專家」，來進行具體內容的撰寫：

最終生成了一份 41 頁的文檔。

不得不說，文檔的封面還是挺好看的。而且注意左下角能看到字數的，一共接近 3 萬字的報告，就這么得到了。

內容十分詳盡，包括了幾乎所有在夢幻西游內容的經濟系統相關的元素，以及具體的解釋。有的內容有對比的價值的，還會生成表格供參考。比如：

而且，更驚艷的在于，我可以繼續給 GenFlow 追加任務。比如可以生成一份 PPT。半分鐘的工夫，就得到了這個：

看目錄的覆蓋面，是真的把文檔的內容又都提取出來做了蒸餾了：

這個 PPT 的背景也比我用過的好些個 AI PPT 的工具要好看多了。

從剛剛這個案例，也能看得出，百度文庫對 GenFlow 2.0 的加持效果。一個是文檔的內容，另外還有，相當多的 PPT 模板庫帶來的對 PPT 的呈現的優化幫助。

當然，也不僅僅是文庫相關的 Agent 任務有這樣好的效果。我嘗試了一下其它的幾個案例，也很有意思。

2.2 書籍研究

我把百度的一本創業歷史的書籍投喂給 GenFlow，讓他幫忙整理核心的事件，并做成 PPT。

這次調用的則是「文檔分析師」：

再通過 「PPT 大師」的創作：

很快就得到了這樣的結果：

對于要把一本書講給別人，或者自己整理一份讀書筆記的場景來說，效果就相當好。

再說一遍感受，PPT 的模板很不錯，沒有排版混亂。做一下簡單的調整，就能拿來用了。

2.3 小游戲

有的朋友可能會問，是不是 GenFlow 主要適合做資料搜集和整理。還真不是，我用它做一些常規 Agent 都能完成的任務，意外地發現它的效果并不差，甚至相當好。

比如：

這次調用的是「代碼高手」：

然后就得到了這樣一個游戲：

這里面有分數和關卡的設定，還采用了 3 條命的常見游戲設定（這點很棒）。游戲的玩法機制沒有任何問題。

可是這次設計，不知是不是 AI 認為移動端是主流，交互做成了搖桿加按鈕的，鍵盤無法操作，需要鼠標去拖動搖桿、點擊按鈕。

于是我讓 GenFlow 改一下，也是簡單的一句話：

很快，代碼高手又上線了。這次輸出的是這樣的：

這次相當簡潔，下方就展示了可以用到的三個按鍵：左右移動，上是射擊。但按空格鍵也是射擊。這種小細節都非常意外。屬于不需要一點點告訴 GenFlow，而是它自己就多想了好幾步，給幫忙想好了。

2.4 手辦設計

還有一個案例我很喜歡，是做手辦設計。

看 GenFlow 做的任務規劃，也是每個步驟都很清晰：

確認了設計的四個對象之后，開始在網上搜集信息：

接下來，就是見證奇跡的時刻：

手辦的質感很超出我的想象，陰影和細節效果非常好。更重要的是作為同系列的盲盒，風格是一致的。

從資料搜集、到研究整理，再到生成 PPT，作圖，以及做小游戲，文庫 GenFlow 2.0 在多樣化的場景下效果都有點超出預期。

還有一點，前面提到的，這中間的生成速度都挺快的，一般是幾分鐘的量級，慢的也就十幾分鐘。而之前體驗的很多 Agent，是需要幾十分鐘甚至幾個小時的。

3 最后說幾句

自從 AI Agent 變成今年 AI 熱點后，Agent 算是層出不窮。有各式各樣的探索 Agent 交互的、架構的以及體驗的產品。

到最后，還是想說個簡單的點，AI Agent 并不是完全不同的物種，重點不僅在于探索模型和協議，更不在于呈現多酷炫的界面、多有噱頭的排版，而是簡簡單單的，好用且方便。

GenFlow 2.0 給我的感受很簡單，就是幾點：

• 現貨，不需要邀請碼。

• 多端，移動端和 Web 端都能用。

• 快速。幾分鐘且多任務，都能完成。

• 過程可干預，結果可修改。這樣也不會浪費之前的時間和投入。

• 文庫和網盤的內容，提供獨有的數據資料。

在今天的 AI 大潮里，我們很容易被各種「顛覆」「革命」「替代」的詞匯裹挾。但回到用戶視角，真正重要的還是兩個字：好用。

GenFlow 2.0 借助文庫和網盤的獨特數據資源，把 Agent 落到了能解決問題、節省時間、提升效率的具體場景中。無論是研究整理、知識提煉，還是創意生成、工具調用，它的表現都足夠穩定和高效。

所以，當大家都還在爭論 Agent 的定義和未來時，文庫 GenFlow 2.0 給出了一個清晰的答案：穩定先行，數據為本，實在一點解決問題，完成交付。或許這才是 Agent 的內卷競爭里最值得關注的長期差異。

ChatGPT、Gemini 亦有幫助。

題圖由 Midjourney 繪制。