中午说的这个事情 http://t.cn/AXppm0TA 试着用另一种“虚构演绎”的方式来重新讲这个故事。
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早上有群友求助，需要某书籍中译版本的 EPUB，原因是之前用的 PDF 版本不太好划线。由于群友提供了详细的书名、作者和译者信息，所以这个事情打算交给 Agent 来挑战一下。
Agent 最开始的思路是在网上检索此书电子版的资源，试图直接找到可以交付的 EPUB，无果，只找到并下载了 PDF 版本。
紧接着 Agent 检查本地环境是否有足够的条件将 PDF 转换为 EPUB，环境搭好后对 PDF 进行了一些分析，发现此书的 PDF 版本文字质量很差，推测是扫描件。
Agent 在记忆中知道我本地有一款 OCR 工具叫 MinerU，并且知道我的 api key 放在哪里，于是调用 API 把全书进行了 OCR，最后针对 OCR 的结果编写了一键生成 EPUB 的脚本。
不到十分钟，Agent 停止了思考并交付了群友所需的 EPUB 文件。
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故事如果是这样讲，似乎会感觉 AI 更加“智能”。更重要的是，以目前 Agent 的能力来看，事情的原样或许就是如此。
但如果这样讲，人类在这件事上的投入就只有“许愿”，而且是毫不费力的许愿。整个过程中没有体现到什么价值，也没有学到什么新的知识。
AI 在未来只会越来越智能，很多故事很可能也会变成上面这个样子。
以我自己的习惯来说，是不满足于讲这样的故事。所以实际上事情可能会变得复杂很多，即便 Agent 真的能够全自动完成，只要不是特别紧急，那就尽可能让事情变成“硅碳协作”。协作的过程意味着有自己的意念注入，也意味着可能收获一些东西。另外，最好不要满足于事情本身，在协作的过程中会冒出许多可以深入探索的分支，做的事情本身也可能还有迭代优化的可能性。
不过，可能还得警惕表演性的“硅碳协作”。在怎么用 AI，怎么用好 AI 这个问题上，我还需要更多的经验来校准。
我想到一种思路是，每次复盘协作过程，思考我“参与”的部分是否真的足够重要。而额外探索的部分，应该不需要另外评判，喜欢就多学学，这应该是无害的。