职场AI应用正从基础prompt对话进阶到Agent工作流时代，两种模式的核心差异在于任务拆解能力与自动化程度。本文通过5个关键维度揭示Agent思维的底层逻辑，并提供三步实操方法教你将重复性工作转化为半自动流程，让你从“工具使用者”蜕变为“流程设计者”。

过去一年，职场上会写 prompt 的人越来越多：有人用它写周报，有人用它改代码，有人用它梳理需求。 但你可能也发现了一个现象：同样是用大模型，有的人还在一问一答地“聊天”，有的人已经在让 AI 自动跑完一整条工作流。

作为一名在大厂做 AI 训练相关工作的从业者，日常能看到的差别是：前者在“多一个工具”，后者在“多一个半自动的同事”。 这两种用法，看起来只差了半步，但走过去就是从 prompt 到 Agent 的思维升级。

一、prompt 和 Agent 到底差在哪？

很多人第一次听 Agent，会下意识觉得这是只属于工程师的东西。 但如果用职场类比，其实很好理解：

• prompt 更像是你在手把手教一个实习生做题。每次你都要给出完整指令、盯着过程、看着结果，如果不满意就重新说一遍。
• Agent 更像是你给一个有经验的同事一份任务书。你说清楚目标、边界和约束，对方会自己拆步骤、自己查资料、自己纠错，你只在关键节点确认。

如果用三个问题来区分这两种模式，会更直观一些：

1.谁来拆任务？

• 在 prompt 模式下，是你在脑子里先想好步骤，再一条条问。
• 在 Agent 模式下，是模型先给出一个执行计划，你来确认和修正，然后让它按这个计划自动往下跑。2.谁来选工具？
• 在 prompt 模式下，你会自己去开搜索、查内部文档、写一点脚本，再把结果贴回对话框。
• 在 Agent 模式下，模型可以根据需要自动调用搜索、调用 API、读写文档，整个过程都在一个“任务执行”里完成。3.出错时谁“背锅”？
• prompt 出问题，大多是问得不清楚、没给足上下文。
• Agent 出问题，往往是任务拆解不合理、边界没写清楚、工具没配好，所以要学会给它写“规则”和“约束”。理解这一点很重要：Agent 不是一个“更聪明的聊天框”，而是一个“能自己规划、自己调用工具的执行体”。 对职场人来说，需要的不是立刻写代码，而是先学会用 Agent 的视角重写自己的工作说明书。

二、给职场人的「Agent 思维三步法」

如果先不谈任何框架和平台，只看思维方式，其实可以把“向 Agent 靠近”拆成三步：把任务写成说明书、把大任务拆小、给每个小步骤写可复用的子 prompt。

第一步：把任务写成一份“说明书”，而不是一句请求

很多人现在对大模型的典型用法是：

“帮我写一份本周周报。”

这类请求的问题在于：它只说了“我要什么”，没有说清楚“为了谁、基于什么、按什么标准写”。 换个思路，先把任务写成一份给“新人同事”的说明书，你会自然写得更完整：

• 目标：这份周报是给谁看的？老板还是团队？要解决的是“我这周做了啥”还是“项目整体进展如何”？
• 输入来源：本周的任务记录在哪里？是项目管理工具、飞书文档，还是代码提交记录和会议纪要？
• 输出格式：希望有几个大模块？要不要列关键指标？语气是偏客观汇报，还是允许带一点个人感受？

当你把这些写清楚，其实已经在为未来的 Agent 写“产品需求文档”了。 这份文档哪怕暂时只是辅助你写 prompt，以后也几乎可以不改地丢给任何一个 Agent 工具去执行。

第二步：把大任务拆成 3–7 个可重复的子任务

Agent 思维的关键，不在于让 AI 一口气“生成一个完美结果”，而是在于把一个大任务拆成一串可重复执行的小步骤。

以“写项目周报”为例，很多团队现在的真实情况是：

• 每周五下午翻遍聊天记录、邮箱、任务系统，临时回忆这周都干了什么；
• 想起来什么写什么，最后输出一份结构完全随缘的周报。

如果用 Agent 的视角来重写，你可以这样拆：

1. 从任务管理工具里抓取本周完成的任务；
2. 过滤掉与本项目无关的噪音信息；
3. 按项目/功能模块聚合本周的关键变更；
4. 为每个模块生成一段简要进展说明；
5. 整合成固定模版的周报文档；
6. 标记缺失信息，并列出需要你手动补充的部分。

这个拆解有两个好处：

1. 每一步都比较“机械”，非常适合交给 AI 或自动化工具执行。
2. 你可以先人工模拟整个流程，确认拆得是否合理，再考虑让 Agent 去接管。

如果一开始你不擅长拆任务，可以用一个简单技巧：假装你在给一个刚入职的新人写操作手册，写完那份手册，基本就是一条可以变成 Agent 工作流的任务链。

第三步：给每个子任务写出可复用的“子 prompt”

很多人以为 Agent 需要一条“超级 prompt”，实际上更接近于：一条流程里，配套了一组职责清晰的小 prompt。

还是以“写项目周报”为例，拆好步骤之后，你可以这样写子 prompt：

• 针对第 1 步（筛选任务）：「请从以下任务列表中，筛选出本周已完成的任务，只保留与项目 X 相关的项，并用一行一句总结完成内容。」
• 针对第 2 步（过滤噪音）：「请从这份任务列表中，删除与项目 X 无关的任务，以及任何‘测试、尝试、无实际产出’的记录，只保留对本项目有实质推进的事项。」
• 针对第 3 步（按模块聚合）：「根据这份任务清单，将任务按功能模块进行分组。每个模块给一个简短标题，并列出该模块本周完成的 3 条以内的关键事项。」
• 针对第 4 步（生成进展说明）：「针对每个模块，生成 50–80 字的进展说明，总结本周的主要变化和价值。语气保持客观，不使用夸张形容词。」

当你为一条任务链写出这样一组子 prompt 时，实际上已经完成了 80% 的“Agent 设计工作”。 剩下的 20%，更多是看你选择哪种工具来把这组子 prompt 串起来。

三、两个具体场景：Agent 思维到底能帮你省什么力？

为了让这件事不那么抽象，可以用两个常见的职场场景来感受一下，从 prompt 到 Agent 的差别。

场景一：周报从“现写”变成“复核”

“周报地狱”大概是很多人的共同记忆：周五晚上的时间，不是浪费在真正思考，而是浪费在翻记录、拼凑素材上。

如果应用前面说的三步，周报这件事可以被重新设计成这样一条“半自动工作流”：

1. 在日常工作中，团队把任务相对规范地记录在同一套工具/看板里；
2. 每周固定时间，由 Agent 拉取本周完成的任务记录，并按项目/模块聚合；
3. Agent 根据预先配置好的子 prompt 生成一版结构化周报初稿；
4. 你只负责最后的校对、补充背景信息和润色。

在这种模式下，你的角色从“周报搬运工”变成了“周报主编”，不再自己收集所有素材，而是审核和修改一份已经成形的初稿。 这类“从现写到复核”的转变，是很多职场任务可以通过 Agent 思维实现的共性变化。

场景二：竞品/行业信息从“散点收藏”变成“结构化简报”

另一个典型场景是竞品和行业信息的跟踪：

• 现在的常态是，大家在群里疯狂转发链接、截图、长文，真正要整理的时候又从头搜索。
• 很多重要信息被埋在聊天记录里，最后只能依赖个人记忆。

如果换成 Agent 式的玩法，这件事可以长这样：

1. 日常你只负责把觉得重要的链接/内容“收集”到统一入口（比如指定文档、笔记库）；
2. Agent 定时扫描新增内容，按照你定义好的分类规则（产品功能、商业策略、数据变化等）自动归类；
3. 为每篇内容提取一段关键信息摘要；
4. 每周自动生成一份 1–2 页的行业简报，你只需要在开头加一段“本周观察”的主观判断。

这样，你从“信息搬运工”变成了“信息分析师”：收集和整理的机械工作由 Agent 承担，你把精力集中在“看完这份简报之后，要对团队说什么”。

四、先别急着卷工具，先练好“任务设计力”

很多人一接触 Agent，就会被各种框架名词和产品对比绕进去。 但从个人职场提效的角度，顺序最好反过来：先设计好任务，再选择工具。

可以用一个简单的判断标准来帮自己降噪：

• 如果一条任务链，连人都很难说清楚“目标、输入、步骤和输出”，那再强的 Agent 框架也救不了它。
• 如果一条任务链已经被你拆成了几个清晰的子任务，并为每个子任务写好了子 prompt，那即使用的是最简单的自动化工具，也足够跑起来。

对非技术同学来说，优先选择那种可视化拖拽、能把步骤像积木一样串起来的工具，就已经能把前面说的工作流落地得七七八八。 对技术背景较强的人，再去探索可以写脚本、调 API 的 Agent 框架，会有更大空间。

真正拉开差距的，从来不是“你用的是哪一个新框架”，而是“你有没有认真设计过自己的日常工作，把它变成一条条可以交给 AI 的流程”。

五、从“写 prompt 的人”，升级成“设计工作流的人”

如果把过去两年的变化压缩成一句话，大概是：会写 prompt 正在变成所有知识工作者的基础能力，但能把业务流程拆解成一条条 AI 可执行的工作流，会成为接下来几年更稀缺的能力。

这并不是在贬低 prompt，相反，优秀的 Agent 设计，本质上就是一组结构化的高质量 prompt 再加上一点点工具调度。 你今天为一个具体场景写下的“任务说明书 + 任务拆解 + 子 prompt 集合”，很可能就是你未来职业生涯中的第一个“个人 Agent 资产”。

如果这篇文章你只带走一个小建议，那就是：这周就挑一个你每周都会重复做的任务，按文中三步走一遍——写说明书、拆步骤、写子 prompt，哪怕先完全手动执行一遍，也比继续停留在“想到什么就问一句”的使用方式，离未来的 Agent 世界更近一步。