Beaucoup de gens entrent en contact avec AI Agent pour la première fois et pensent à « laisser l'IA faire des choses pour moi » : m'aider à écrire des articles, à penser à des titres, à faire des vidéos, à organiser des informations. Mais après avoir vraiment mis l'IA dans le processus de production de contenu, vous constaterez que le problème le plus gênant n'est souvent pas "l'IA ne peut pas écrire", mais une idée de la génération à la publication finale, il y a beaucoup de liens triviaux et faciles à erreur au milieu : l'inspiration n'est pas enregistrée, le matériel ne peut pas être trouvé, la sélection du sujet est répétée, l'idée n'est pas approfondie, l'article et la vidéo ne peuvent pas être réutilisés, après avoir terminé, il n'y a pas de données qui peuvent être utilisées pour la prochaine création. Ainsi, la question est passée de « l'IA peut-elle m'aider à générer du contenu » à « l'IA peut-elle gérer l'ensemble du processus de production de contenu ».
sur GitHub rnskill Dans le projet, il y a un spécialiste de la recherche ra-选题 Skill, il vaut la peine d'être regardé de cet angle. Il ne comprend pas simplement « la sélection du sujet » comme laissant l'IA générer plusieurs titres au hasard, mais conçoit la sélection du sujet comme un actif de contenu avec un cycle de vie : une idée entre d'abord dans le pool de sélection du sujet, forme une carte de sélection du sujet, puis après approfondissement, jugement et approbation du projet, puis entre dans différents bancs de travail tels que l'article, la vidéo, les graphiques et le texte en fonction de la forme de contenu final, et retourne à l'ensemble du système de contenu après la production. Le plus grand changement dans la conception est la séparation du « thème » et du « contenu ». Une sélection de sujet n'est pas un article ou une vidéo, mais un actif de contenu de longue date. Le même sujet peut être dérivé d'articles, de vidéos et d'images en même temps, il suffit d'enregistrer dans la carte de sujet quels processus de production il est finalement entré.
Cette conception semble être juste la gestion de fichiers, mais en fait, elle incarne une mentalité d'agent très typique. Les chatbots traditionnels ressemblent davantage à une question et une réponse : l'utilisateur pose une question, le modèle génère un résultat et la tâche est terminée. Mais le vrai agent est plus comme un chef de projet, il a besoin de savoir quelle est la tâche actuelle, dans quel état il est, ce qu ' il devrait faire ensuite et à qui il devrait donner la tâche. Par exemple, l'utilisateur jette soudainement un lien à l'IA, disant "Cet article fait", le système doit d'abord juger s'il s'agit d'un sujet déjà existant ; sinon, créer une carte de sujet ; puis extraire le matériel original, puis entrer dans le processus de production de l'article ; après avoir terminé, mettre à jour l'état de la sélection du sujet. L'utilisateur ne peut voir qu 'une seule phrase, mais derrière elle, il a en fait terminé le routage de la tâche.
La chose la plus importante ici est en fait le lien « approfondir le sujet ». Beaucoup d'outils d'IA comprennent la sélection de sujets comme la génération de titres, par exemple, vous donner 20 titres à la fois, mais un vrai bon sujet n'est pas une belle phrase, mais une question qui vaut la peine d'être exprimée. Qu 'est-ce qu' une sélection vaut la peine de faire ? Pourquoi vaut-il la peine de le faire maintenant ? Quels sont les cas et les preuves ?À quel angle faut-il couper ? Convient-il finalement à un article ou à une vidéo ? Tous ces problèmes doivent être résolus avant la production officielle. Par conséquent, la phase de sélection du sujet et la phase d'écriture doivent être séparées : la phase de sélection du sujet est chargée de réfléchir à « quoi faire », et la phase de contenu est chargée de résoudre « comment dire ». C'est aussi ra-选题 Un point qui vaut la peine d'être utilisé comme référence dans la conception.
Un autre aspect très précieux est qu 'il donne à l'agent un grand nombre d'opérations répétitives qui ne devraient pas être effectuées par l'homme. Les utilisateurs n'ont pas besoin de créer des fichiers eux-mêmes, de déplacer des fichiers, de mettre à jour leur statut, de copier des sources, d'établir des associations ou de se souvenir de l'existence d'un sujet sélectionné. L'homme est chargé de juger si « cela vaut la peine de faire quelque chose », et l'agent est chargé de mettre en œuvre cette décision dans l'ensemble du flux de travail. Pour les créateurs de contenu, cela peut être plus important que d'améliorer simplement les capacités d'écriture de l'IA. Parce que ce qui prend vraiment du temps, ce n'est souvent pas d'écrire les milliers de mots, mais de rassembler constamment l'information, la gestion du matériel et le changement de processus autour de la production de contenu.
De cette perspective,ra-选题 Ce qui vaut la peine d'apprendre n'est pas une invite spécifique, mais la conception du système derrière elle : un sujet sélectionné a une identité unique, un état clair, peut être approfondit, peut être établi, peut être acheminé vers différents bancs de travail de contenu, tout en maintenant une frontière de données claire avec le matériel original et le produit final. Le résultat n'est plus une simple « inspiration → écriture », mais une chaîne complète de production de contenu :
Inspiration → sélection de sujets → approfondissement → projet → production → publication → reprise → prochain tour de sujets.
Cela suggère également que la prochaine étape de l'AI Agent ne sera peut - être pas de rendre les modèles « de plus en plus humains », mais plutôt de les rendre de plus en plus intelligents pour participer à un travail réel. Un agent véritablement mature n'est pas seulement un chatbot plus intelligent, mais un système capable de comprendre l'état, de gérer les tâches, d'appeler des outils, d'effectuer des transferts et de maintenir continuellement les actifs de travail. Aujourd 'hui, nous parlons d'une compétence de sélection de sujets, qui peut être étendue à un ensemble complet d'agents de contenu à l'avenir : l'agent responsable de la sélection de sujets, l'agent responsable de la recherche, l'agent responsable de l'écriture, l'agent responsable de la vidéo, l'agent responsable de la publication et de la reprise coopèrent les uns avec les autres, et la sélection de sujets devient l'entrée de tout le système.
Par conséquent, le changement qui mérite vraiment d'être remarqué dans la production de contenu AI n'est peut - être pas « l'IA peut nous aider à écrire des articles à l'avenir », maisLa production de contenu elle-même est en train de passer d'un acte de création unique à un système qui peut être géré en permanence par un agent. Lorsqu ' une idée peut être documentée, comprise, approfondie, produite, publiée et finalement alimentée à nouveau, elle n'est plus une simple source d'inspiration et devient un actif de contenu qui peut être exploité à long terme.
C'est peut - être le signe que l'agent commence vraiment à entrer dans la phase de productivité.