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与大连新闻传媒集团数字传播产教融合工作室和大连理工大学《新媒体研究》课程组联手进行的AI融合试验6月已经结束。

试验报告之外，总觉得还有不少想交流的内容，比如这次试验最大的悬念其实是AI工具们组合在一起到底能实现怎样的效能；被AI了之后，我们作为人的站位和姿态如何处理，等等。

今天，咱们就穿透8个试验主题，就AI工具的开箱测评做一个新角度的总结。

本次试验主要方向是应用AI工具对内容生成工作进行降本增效的探索，面对内容生产的两大主要功能：文案写作和视频制作，试验组所应用的工具对比如下：

8组试验全部涉及多AI工具的组合应用，最终有3个试验组不仅完成了工具组合，还搭建成了拥有多工具插件的AI自动工作流。

你可以这样理解：原本只想选选工具组合一个好使的“工具箱”，没想到在不断突破中，得到了一条半自动或全自动工作流水线。

工具箱与流水线的最大区别是效率。

AI工具箱与AI工作流的最大结构区别是有一个特别的工具穿行平台支持。

它，就是标题中说的“一粒扣子”，也是我们这次试验中最亮的一颗彩蛋。

多个试验中扣子智能体被用于工作流搭建、文案生成和知识库管理，展示出实用的工作流建设和管理能力。

在个人IP运营试验中，扣子智能体帮助搭建了知识库和工作流，实现了自动回复功能。

在中小企业的身材管理组试验中，扣子用于生成文案和图像，支持项目实训思路的实施。

在传媒场景创意视频的制作中，扣子被用作整体工作流的搭建，帮助整合各类AI工具的应用。

    此次试验算是一场与AI工具的初识，8个试验组在导师组推荐的几十个工具中选择、测试，生成了各自的工具箱，最终完成了甚至超出了预先设定的小目标。试验组探索了如何通过会话方式，让AI工具生成理想的内容，同时也发现了当下AI能力在细节生成上的一些困难。

    此次试验对扣子智能体工作流搭建的应用是一个亮点，从规划设计智能体工作流到测试运行、项目发布，虽然应用扣子智能体还需要跨过“低代码编程”这项基本能力，但是试验组在AI技术导师的指导下均完成了工作。应用上扣子智能体的试验组，基本都完成了全自动工作流的生成，这提示给我们一个趋势，从单个AI工具的应用，到组合AI工具箱应用，再到封装成为全自动智能体应用，是一个越来越高效、可控的方向。

    试验过程中也让我们体验了各AI工具的商业变现方式、资源付费方式以及价格标准等，这对于各行业AI应用落地成本也有了初步的考量。

    目前是AI工具开发的井喷期，开发者发展的主攻方向不尽一致，这个阶段的趋势是做细分领域的专业型AI工具，接下来的发展一方面可能会在我们探索的各个维度有更细致的产品，另一方面可能会产生新的和AI的交互方式，不再仅仅是会话接入和交互。