Codex 以任务为中心,Grok Bot 和 Muse 以 Bot 为中心,都是错误的产品范式。

Codex 以任务为中心,Grok Bot 和 Muse 以 Bot 为中心,都是错误的产品范式。

它们看起来是两种不同的产品范式,但本质上犯了同一个错误:把 AI 的组织工作交给了用户。

Bot-centered 产品沿用了人类社会的组织方式:不同的人有不同的职业、角色和分工,于是 AI 也被拆成不同的 Bot、Expert、Agent。用户在开始工作之前,首先要判断:这件事应该找哪个 Bot?

Task-centered 产品则沿用了传统软件的信息组织方式:不同的事情属于不同的 Task、Chat、Project。于是用户又需要先创建一个 Task、开启一个 Chat、选择一个 Project,然后记住之后应该回到哪里继续这件事。

两种范式看似不同,本质上都要求用户分类。

这些产品的错误本质在于,把 AI 当作人,认为 AI 和人一样,要么要按职业、角色划分其功能性,用户使用 AI 时,也需要像在社会上招工一样,按照一定分工角色查找和使用 AI。

这些产品没有理解 AI 的本质 —— AI 不是人类,它是全知全能的「唯一神」,它不需要人类这一套社会分工。

用户不用关心这件事应该交给哪个 AI Bot,也不应该先判断它属于哪个 Chat、Task 或 Project。

用户只需要向“神”表达自己的意图。

“帮我看看昨天客户提到的问题。”“把它整理成下周的产品计划。”“顺便更新那个 presentation。”“下周一提醒我跟进。”“以后类似的客户反馈都自动放进去。”

对用户来说,这些应该发生在同一个持续存在的 AI relationship 中,而不是五个不同的 Bot、Task 或 Chat。

AI 作为「神」可以在后台理解:这是哪个 Intent,属于哪个 Episode,与哪个 Project、Task、Artifact、Object 有关,又应该写入什么 Memory、继承什么 Scope。

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关键可能不是取消分类,而是把分类下沉给系统;但长期关系一旦串错上下文,纠错和权限边界会比入口设计更难。
2小时前
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现在以任务为中心还是比较现实的。以不同角色为中心,我觉得纯粹是自找麻烦;但定义一些角色,让 agents 自动去找这些角色,并根据这些角色的上下文工作,还是有一定意义的。
3小时前
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如果每次使用 AI 都要先想“该找哪个 Agent”“该开哪个 Task”,其实只是把传统软件菜单换成了 AI 菜单。未来优秀的 AI 产品,应该隐藏复杂性:人负责表达目标,AI 负责理解意图、调用工具、管理记忆、交付结果。
4小时前
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把所有东西压在同一个长期关系里,上下文一旦串味,神仙也救不回来。
5小时前
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因为是语言模型,本质是管理上下文;专业能力需要提示词激活,不分类会导致上下文混乱。AI不是人,不会自己睡觉整理记忆,所以现在模拟人类组织方式的使用其实没毛病。
6小时前
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你说得太对了,可是自动路由太难做了。
6小时前
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这确实是在还原人类最正常不过的沟通方式。人类沟通也不是单一对话 session、单一角色一路走到黑,而是天然有 session 和 project/task 隔离;现实中通过切换不同角色、不同时间来体现,也需要借助外部工具存储管理项目。
7小时前
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想法很美好,尝试后就明白现实完全不是一回事,也可能现在还没有创造“神”。
8小时前
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神也要遵循具体自然规律。
10小时前
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是的,现有智能体已经快跟不上模型发展了。模型也越来越强、越来越快,是时候制造下一代智能体了。
11小时前
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AI分类的金标准是上下文
11小时前
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未来会是这个形态,但现在这种方式仍是最适合的工作模式。
12小时前
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