跳转至

A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era

Ch01.474 A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era

📊 Level ⭐⭐ | 7.4KB | entities/a-guide-to-which-ai-to-use-in-the-agentic-era.md

A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era

→ 原文存档

摘要

Ethan Mollick（沃顿商学院教授、AI 应用领域的权威声音）发布了他自 ChatGPT 以来的第八版 AI 使用指南，但这次代表了一个重大转折点："使用 AI"的含义已经从"与聊天机器人对话"转变为"让 AI 作为 Agent 完成任务"。文章系统梳理了当前 AI 生态的三个关键维度——Models（模型）、Apps（应用）和 Harnesses（驾驭系统），并给出了面向不同用户层次的实操建议。

核心要点

  1. Models / Apps / Harnesses 三分法 — 这是理解当前 AI 生态的核心框架。Models 是底层 AI 大脑（GPT-5.2、Claude Opus 4.6、Gemini 3 Pro），Apps 是用户界面（网站、桌面应用），Harnesses 是让模型能"做事"的系统（工具访问、多步任务执行）。同一模型在不同 Harness 下的表现可能天差地别。

  2. 三大前沿模型趋同 — Claude Opus 4.6、GPT-5.2 Thinking、Gemini 3 Pro 在整体能力上已相当接近。对大多数人而言，App 和 Harness 的差异比模型差异更重要。免费模型经过聊天优化，速度快但准确度显著低于付费模型。

  3. 手动选择模型至关重要 — 各厂商默认使用"auto"模式（通常分配较弱模型）。ChatGPT 需手动选 GPT-5.2 Thinking Extended/Heavy，Claude 需选 Opus 4.6 并开启 extended thinking，Gemini 需选 3 Pro 或 Thinking。这是提升 AI 工作质量的最简单操作。

  4. Harness 是真正的差异化因素 — Claude Code 给模型提供了虚拟电脑、浏览器、终端，可以自主完成从研究到编码到测试的全流程。Mollick 分享了 Claude Code 在一小时内自主完成 80 卷 GPT-1 权重书籍的排版、封面设计、网站搭建和支付集成的案例。

  5. Claude Cowork 开创桌面 Agent 范式 — Anthropic 发布的 Claude Cowork 是"非技术版 Claude Code"，在桌面运行并直接操作本地文件和浏览器。它在 VM 中运行，具有默认拒绝网络和硬隔离安全机制，代表了 AI Agent 从编码场景向通用知识工作的扩展。

  6. Chatbot 界面的分化 — Gemini 集成了 nano banana（图像生成）、Veo 3.1（视频生成）、Guided Learning；ChatGPT 集成了图像生成、Deep Research、Shopping Research；Claude 仅集成了 Deep Research，但 Claude Desktop 提供了 Code + Cowork 的强大组合。

深度分析

Models / Apps / Harnesses 框架的深层含义

Mollick 的三分法是理解当前 AI 生态最实用的分析框架。它的核心洞察是：模型能力正在快速商品化，差异化竞争正在从模型层向 Harness 层迁移。

这一趋势与 Agent Harness 概念高度吻合。Harness 的本质是将原始模型能力转化为可执行的工作流——就像马具将马的力量转化为耕地或拉车的能力。Claude Code 的"虚拟电脑 + 终端 + 浏览器"、Claude Cowork 的"桌面操作 + 文件系统访问"、NotebookLM 的"知识库 + 播客生成"都是不同形态的 Harness。

各厂商的 Harness 策略对比

维度 Anthropic OpenAI Google
编码 Harness Claude Code Codex Antigravity
桌面 Agent Claude Cowork — —
办公集成 Excel/PPT 插件 — Sheets 集成
知识工具 Deep Research Deep Research + Shopping NotebookLM + Deep Research
安全模型 VM 隔离 + 默认拒绝网络 — —

Anthropic 在 Harness 层的布局最为完整——从编码（Code）到通用桌面（Cowork）到办公（Excel/PPT），形成了覆盖开发者和非技术用户的全栈 Agent 产品线。这与 Claude Code 的架构分析 中揭示的设计理念一脉相承。

"AI 做事" vs "AI 说话" 的范式转移

Mollick 指出的核心转变是："an AI that does things is fundamentally more useful than an AI that says things"。这不仅是用户体验的变化，更是 AI 应用架构的根本性重构：

  • 从 prompt engineering 到 harness engineering：用户的工作从"如何描述问题"变为"如何配置和管理 Agent 的工作环境"
  • 从单轮对话到多步执行：Agent 可以自主规划、执行、检查、重试，用户从"操作者"变为"管理者"
  • 从文本输出到结构化产出：Agent 可以直接生成文件、表格、网站、代码，而非仅返回文本建议

NotebookLM 的独特价值

在众多工具中，NotebookLM 值得特别关注。它解决了一个其他工具都没有很好解决的问题：如何让 AI 帮助理解大量信息。通过构建交互式知识库并支持多种输出形式（slides、mind maps、podcasts），它在研究和学习场景中具有独特的价值。

OpenClaw 的警示意义

OpenClaw 代表了 AI Agent 的一个极端方向——24/7 个人助手，具有对电脑和账户的广泛访问权限。Mollick 明确警告"you almost definitely shouldn't use"它，因为它带来了严重的安全风险。这与 Claude Cowork 的"VM 隔离 + 默认拒绝网络"形成鲜明对比，揭示了 Agent 安全设计的重要性。

实践启示

  • 入门策略：选择 ChatGPT/Claude/Gemini 之一，付费 $20/月，手动选择最强模型（不要用默认的 auto 模式）。这一简单操作就能显著提升 AI 工作质量
  • 进阶路径：从聊天机器人进阶到 Agent 工具。NotebookLM 免费且易用，适合作为起点；Claude Desktop（Code + Cowork）是最强大的进阶选择
  • 管理思维：从"prompting"转向"managing"——描述目标、审查产出、在出错时纠偏，而非逐句指导 AI 操作
  • Harness 选型：根据工作类型选择合适的 Harness。编码选 Claude Code / Codex，知识工作选 Claude Cowork，研究选 NotebookLM，不要期望一个工具满足所有需求
  • 安全意识：使用 Agent 工具时关注其安全模型。优先选择有明确隔离机制的产品，谨慎授予 AI 对本地文件和账户的访问权限

相关实体