晓辉博士解读 Anthropic 团队 Addy Osmani 的十条 AI Agent 管理建议

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

哈喽，今天跟大家分享一下关于 agent 管理的一些经验哈。因为最近呢，anthropic 团队的 andy osmani，他又分享了管理 agent 的10条方案和建议哈，我大概总结了一下。我也贴到这个视频上哈，大家可以看到，其实他的核心理念是管人和管 agent，实际上有很多相似的地方。

就是实际上我们今天很多人已经成为管理者了。就是我们在指挥很多的 agent 干活，实际上就是你在做一些管理工作。然后我就说以前我在讲课的时候，经常会跟大家分享说现在的这些管理者实际上是很有优势的。因为大家知道怎么管人，其实管 agent 和管人还挺像的。

比如说，你要授权给他，你要委托给他一些任务，你要能够验证，知道什么样的交付标准是好的。那就跟这种 ic，就像 individual contributor，就说独立的这种。工作者哈，工程师可能以前的经验是在于把这件事办好，但是并不是说把这个 agent 来管好。

所以这个经验的迁移还是非常重要的，就是怎么能够快速的学习一些管理经验，在日常的工作中，让这些 agent 真正能够为我们所用，我觉得这是非常重要的一件事。那么这个 andy 他的一个建议哈，就他有10条建议，是关于不同的方面。然后对我来说，我觉得最有价值的是关于这个对齐意图、做好规划这件事。

为什么呢？就是因为我们可能很多时候跟 ai 协作的时候，都是倾向于让他赶紧把活交付了。就是赶紧把活产出，让让我有一个满意的结果。然后他每次给我的时候呢，我就会，哎，去再打磨一下，指正一下。就经常的是这个 human in the loop，就是人在环中去手把手的指导他。

但实际上，这个其实不一定是最高效的一个解决方案。实际上更高效的解决方案应该是你跟他提前规划好他要做的事情，然后把这个验收标准想清楚，就是怎么算成功，怎么算失败。做到什么情况下我就算满意了，就是一直到这个程度，你才能够放心把时间交给他，让他去独立的干活。

但很多时候这个事情是反直觉的，因为它有点像所谓的叫 meta，就是元工作哈，就实际上我们是在规划，其实做的是规划。我其实之前讨论过很多，到底要不要规划，是吧？那实际上在跟 agent 的协作的时候，你还是要规划的，因为你要知道你的目标是什么，方向是什么，这样才能够保证它不出错。

对，这是一个非常重要的经验。然后第二个呢，就是验证，它的标准到底是什么？前两天我的视频一直在讲验证的问题，硅谷最近也在讨论非常多这个关于验证，那也就是说，我到底这个 agent 怎么样做，交给你的成果怎么样，你才算满意了？你，他说他做完了，你是不是真的相信他做完了？

到底有什么样的这个过程、流程能够反复的去 double check，他真的去做了一个很好的交付。这个也是非常重要的。然后现在就是说一些非常硬性的标准，他有没有达到？有一些，这个要开绿灯的，就是你你直直到你实现，或者是你证明你的这个成果确实是完成了，就是你要让 agent 去提供他完成这件事的证明。

让他自己举证，这个也是一个非常聪明的做法。当然还有很多哈，就包包括最重要的，可能还有一条就是说，我们最后不能把这个判断和责任这件事交给 agent，也就是不能完全就是放手，不能做认知投降，也不能把这个所有的这个所有的责任哈全都推到 agent 身上。

说，哎，这次这个东西没做好，那是因为 agent 出错了，是他的原因。就是你作为一个管理者，肯定是始终要承担这个责任的，所以这也是其中的一个。就是非常重要的一个角度哈。然后他的十条建议大家可以再看一下，其实里面讲了不少非常详细的这个判断和论述哈。

他这篇文章也是一个非常长的文章，里面呃详细的去讲了到底什么是 best practice，就是到底最佳实践是什么，然后有哪些是不应该犯的错误。所以我也非常推荐大家去读一下这个这个文章哈，比较长的一篇文章。但是我觉得对于我们去理解 agent 跟人有什么不同，还是非常有帮助的哈。

然后总结下来就是 agent 它实际上让他返工非常容易，就是你要让人返工，人会有情绪，但是 agent 他不会有情绪。然后第二个呢，他没有记忆，所以你只能说让他把一些这个要记下来的东西写到文档里，对吧？然后第第三个就是，他很少对你说 no。

很少对你说不。其实你管人的时候，一个资深的工程师会说，哎，你这个需求不合理。但是 agent 一般就说，ok，你说了算。所以他其实很少在一开始会质疑你的这个假设。所以有的时候你可能会要求，就是最好是要求他能够站在一个反方向的立场上，再重新审视一下这个经验是不是真的对。

啊，所以从这些角度吧，我们还是能够明确，就到底 agent 它是个什么样的物种，我们到底应该怎么样跟它合作。对，所以这是今天跟大家的分享哈，这10条建议，就是让你管好你的 agent，也是一个高效的 ai 协作的办法。嗯，拜拜！