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设立目标: 项目开始时,由人类设定明确的目标和任务。
任务执行: 在执行任务时,人类承担大部分工作,AI则根据任务需求提供相关建议或辅助。例如,AI可以帮助提供数据分析、生成报告草案或进行某些重复性工作的自动化处理。
结果确认: 最终的任务结果由人类审查和确认,AI仅起到辅助作用。
法律分析: AI可以分析大量法律文档,提供相关条文建议,但最终法律决策依然由人类律师作出。
数据报告生成: AI可以根据数据生成初步报告或可视化图表,但最终的商业决策仍由人类领导者完成。
目标设定: 人类设定项目目标,并将AI作为合作伙伴融入到工作流中。
任务执行: 人类与AI共同执行任务。AI可以代替人类执行某些步骤,例如代码编写、数据处理等。当AI完成任务时,人类可以对其结果进行检查与调整。如果AI的执行结果存在偏差,双方可以实时调整合作内容。
反馈与调整: 在整个工作过程中,AI可以根据反馈调整自己的执行方式,以确保最终结果更加准确。
软件开发: AI可以与开发者合作,编写代码、进行调试,减少重复性劳动,并提高开发效率。
内容创作: 在撰写文章或创作内容时,AI可以与创作者共同协作,提供写作建议或部分草稿,帮助创作者更快速地完成工作。
目标设定: 人类设定项目目标,明确工作方向。
任务分解与执行: AI自主根据目标拆解任务,并选择合适的工具和方法进行任务的执行。例如,它可以根据需求自动选择数据处理工具,或自动进行模型训练与推理。
资源提供与监控: AI在执行过程中会自行调配资源,并实时监控任务进展。
结果反馈: 最终的结果由AI自动汇总并反馈给人类,人类对结果进行审核与调整。
自动化运营: AI可以自主管理企业的某些运营任务,如供应链管理、客户服务等,大大减少人工干预。
金融交易: AI可以根据市场数据自动进行交易策略的调整与执行,减少交易中的人为干扰。
嵌入模式适合那些依赖人工决策、需要AI提供辅助建议和信息的场景,特别是对AI能力需求不高的项目。
Copilot模式适合需要人机协作的项目,尤其是在复杂且需要频繁调整的任务中,AI与人类协同工作可以提高效率。
AI Agent模式则适合那些需要高度自动化和AI自主执行的项目,适用于复杂且重复性的工作流程,能够大幅度减少人类的干预。
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