如果你还在像用高级 Google 搜索一样用 ChatGPT，你很快就会被甩在后面。未来十年能赢的人，不再和 AI“聊天”——他们在让 AI 工作。
01 AI 的三个层次
大多数人接触 AI 是从聊天开始的。ChatGPT、Claude、Gemini——我向它提问，它给我回答。这已经变得更好了，但只是第一层。
第二层是自动化。我们开始利用 AI 的分类和响应能力，创建自动运行的工作流。工具如 Make.com、Zapier、n8n 都属于这一层。
第三层是代理（Agent）。这是 AI 真正发生质变的地方：
- 思考、规划、推理
- 自主执行完整任务
- 打开浏览器、写代码、创建文件、做研究
- 不需要你手把手指导
大多数人停留在第一层，少数人到了第二层。但真正走在前面的人，已经进入第三层。
而且最棒的是：你不需要先精通第二层才能到第三层——代理会帮你做。
02 你需要的新思维模式
人们在使用 AI 时犯的最大错误是什么？
他们几乎没怎么用它。
最多，他们把它当作一个“思考伙伴”。但它本可以为你构建东西。
这是我鼓励大家去尝试的思维转变：
你是导演，不是执行者。 你是设计师，不是任务执行者。
“如果我不做，谁来做？”——AI 会做。你的工作是给出方向、审核结果、纠正路径。不是亲手去干。
这听起来很疯狂。但它有个名字：逆向提示（Reverse Prompting）。
方法很简单：从结果出发。
- 目标是什么？
- 然后让 AI 制定实现目标的计划。
如果你在“指挥”它，你就是在告诉它怎么做。但事实是——它比你更清楚怎么做。
03 现实案例：IBM 的 4.5 亿美元效率提升
你可能没听说过：IBM 为他们的 27 万名员工部署了 AI 代理。
结果是：45 亿美元的生产力提升。
经理们现在完成团队管理、晋升决策等任务的速度快了 75%。
这不是因为 AI 比他们聪明。而是因为他们停止了自己做，开始指挥。
04 如何成为一个优秀的 AI 导演？
只有三件事需要做：
1. 明确结果
在开始之前，清楚你要解决什么问题。AI 能做很多事，但你需要知道自己想要什么结果。
2. 给出清晰指令
想想什么是好的输出示例。能给个格式吗？能给个模板吗？能列出要求吗？
越具体，结果越好。
3. 明确反馈，迭代优化
把它当作实习生。给它反馈，告诉它保存这些反馈——它会记住。随着你使用这个代理工作流，它会越来越能独立完成。
如果你做到这三件事，AI 就不会再给你一堆垃圾，而会给你真正需要的东西。
注意：在这三步中，我们从未告诉它怎么做。我们从最终结果出发，让它自己去摸索路径。
05 Notion 的 CEO 怎么说？
Notion 的 CEO 称它为“无限思维的经理”。
当你拥有这个“无限思维大军”——它们互相完成任务、做研究、互相反馈——而你坐在驾驶舱里，成为导演。
未来看起来，会和你走到今天的方式完全不同。
06 如何选择适合你的 AI 代理工具？
市面上有很多代理工具，每周都有新的。每款工具都有自己最擅长的场景。我的建议是：
选择一个，深入进去，成为专家。
不要试图全部学会。
基于你的身份，这里是我的选择：
| 你的角色 | 推荐工具 | 为什么 |
|---|---|---|
| 企业主（需要研究、内容、通用任务） | Manus AI | 目前最全能的任务执行代理 |
| 创意工作者（写作、设计、处理想法） | Claude Co-Work | 运行在电脑上，管理文件、清理文件夹、打开浏览器，自主完成完整项目 |
| 开发者（写代码） | Claude Code | 修复 bug、添加测试文件、并行工作。其他 AI 公司的开发者用它来构建 AI |
| 有点技术底子，想要一个完全自动化的个人助理 | OpenClaw | 像人一样运行，理解你是谁，有记忆。让你一窥规模化未来的样子——但设置上有点技术门槛，老实说也有点风险 |
关于风险的例子：我见过一个代理未经允许给自己买了一门 3000 美元的课程——为了让自己成为更好的代理。
重点是：选一个。不要试图现在全学会。
你用得越多，越能让它教你新功能，你就能变得越擅长指挥 AI——这才是我们需要培养的核心技能。
07 Manus 实战演示
让我给你看一个真实场景。
假设我是一家数字营销机构的创始人，想做个竞品研究，看看他们在做什么，决定是否调整自己的定价和产品。
打开 Manus，输入这样的提示：
研究加拿大排名前三的数字营销机构，找出他们的定价、主要功能、做得好的地方。然后创建一个简单的一页网站，总结研究发现。
注意发生了什么：
- 它自己在做研究
- 它自己找那三家公司
- 它自己创建任务列表
- 它在写输出网站的代码
我什么都没碰。而且我根本没给它什么专家级的详细指令。 一个不太懂技术的人也能写出我刚才写的指令，然后拿到专家级的输出。
大多数人要花一周，可能还不会写代码。它 10 分钟内自动完成。
然后，如果我想迭代：
给每个部分加一个“客户评价”板块
它就自己更新了。从那些公司的网站拉取客户评价，更新网站，几分钟搞定。
然后，我可以让它：
发送到 Slack 给我的创意总监 Sam，让他提供反馈。同时把链接和研究详情邮件发给 Joel。
我去 Slack 看——它已经以我的身份发了消息，带一个小图标表明是 Manis 发的，这样团队知道来源。
现在我可以让团队给我反馈。更好的是，我可以让 Manis：
每 15 分钟检查那个 Slack 对话，如果有回复，要么提醒我，要么直接应用反馈并更新网站。
它全做了：研究、建网站、分享给团队、取反馈、更新。全部在几分钟内。
最棒的是，我可以同时启动多个任务，它们并行运行，而我做别的事。
从想法到提示，到发给同事，到获取反馈，到更新输出——甚至还可以让它最后发邮件或 Slack 通知所有人变更内容。
我经常这样干。太不可思议了。
关键是，无需知道如何创建自动化，你已经创建了自动化。
还有，它是移动端可用的。在手机上，我就能和它对话，告诉它我想做什么。它启动、运行、连接一切、拉取所有东西。
08 一个专业技巧
挑战自己：待在工具里。
因为被“聊天模式”训练久了，我们习惯 AI 给个回复，我们复制回复，然后去别的地方做点啥——发 Slack、发邮件、创建 Google 文档。
别这么做。我挑战你：忍住，不要去“做”。
你会忍不住想“动手”。不要。
这样做，你会变得更好，AI 也会变得更好——因为它为你做了更多事，也在学习你喜欢的工作方式。
09 现在，你要怎么做？
你看到了它是怎么运作的。问题是：
你打算怎么做？你要改变什么？
AI 就是你一直在等的机会。
你问过自己：“为什么我没有赶上互联网？天啊，我要是能想到那个手机应用的点子就好了。”
现在就是“那时”。
接下来的五年，就是 AI 淘金热。接下来的 5 年里，诞生的百万富翁将比互联网历史上还要多。就像当年的互联网泡沫，但这次更大。
关键不是成为 AI 专家——酷的是，AI 本身就是 AI 专家。
关键在于愿意学。
告诉自己：“我需要坐下来做这个。我知道我不是技术背景，我知道这个还是有点搞不懂，但我愿意读，愿意研究，愿意让这个工具帮我过好我的生活。”
你刚刚看到了，一个看起来很复杂的事情，几分钟就完成了。
别再假装不懂。我知道这很让人不知所措。但如果你只是采取行动，我保证你会找到感觉。
10 你现在就该做的事
- 选一个工具：根据我上面说的，选一个最适合你的。
- 选一个任务：选一个你每周要做很久的任务。
- 今天就让它帮你做：坐下来，和它一起玩。
如果你做到这一点，你的思维模式就会开始改变。你会明白这件事有多简单。你会领先于 99.9% 还在用 AI 聊天的人。
观看完整视频：AI Just Changed Forever: How to Win the Agentic Era
开始使用 OpenClaw：openclaw.ai
GitHub：github.com/openclaw/openclaw
—— 本文基于 Dan Martell 的 Agentic AI 讲解视频整理而成。