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作者|西西弗柿
編輯|無心插柳柳橙汁
這幾個月用大火的龍蝦,我有一個越來越強烈的感覺。
龍蝦好不好用,真的不全看龍蝦本身。
你得看它住在哪。
這個事兒,就跟種地一樣,橘生淮南則為橘,生于淮北則為枳,最后長出來的東西能一樣嗎?
我自己的體驗就很割裂,在有些平臺養龍蝦,蝦很聰明,但就是找不到我的文件,每次都得我手動當人肉搬運工,把文件找出來放在特定位置,它才能干活。
搞得我一度在想,是不是我養蝦的方式不對。
直到我看到百度網盤在AIDAY上的操作,我突然大徹大悟:
不是我養蝦的方式不對,是蝦窩沒選對!
此次,百度網盤把通用智能體GenFlow升級到4.0版本,還兼容OpenClaw能力,帶來一個開箱即用的“牛馬蝦”。
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為啥叫牛馬蝦,后面再說。先聊聊我實測的感受。
說真的,我一開始也沒太當回事。但很快我反應過來了:
這意味著,蝦能直接在你網盤里上班了!
你的文件在哪,蝦就在哪,不需要下載,不需要上傳,不需要復制粘貼。你的網盤就是它的工位,你的文件夾就是它的彈藥庫,干完活直接把成果放在你指定的位置。
好比耗子進了糧倉,吃上了自助餐,工作沒有瓶頸期。
而且,其他平臺養了倆月、有了記憶的現成蝦,也能絲滑搬家到這里,大大降低了遷移成本。
行,介紹差不多了,來看看實測。
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龍蝦進入百度網盤
干牛馬的活
我找了幾個場景,都是那種日常工作中最煩人、最重復,最讓人覺得自己在當牛做馬的任務。
比如,寫報告這個場景,懂的都懂,每個季度末,最讓人頭疼的不是寫報告本身,而是你得先從一堆散亂的文件里把數據扒出來。
我網盤里有個文件夾,里面亂七八糟的,堆滿了各種資料,以前干這種活,我得先一個一個打開,把關鍵文件、數據找出來,一口口喂給AI,再讓AI開始寫報告。
這次我直接對著通用智能體Genflow說:
“幫我基于一季度業務匯報里的材料生成業務匯報文檔,要有數據趨勢圖和競爭格局分析,生成Word文檔,包含銷售趨勢折線圖、區域對比柱狀圖、競品功能對比表格……”
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GenFlow在接收到這個復雜指令后,自行在工作區中搜索相關材料,并明確列出了它找到的幾個文件,隨后麻溜上手開干,從接收復雜指令、自主識別相關文件到調用專業Skills,一氣呵成。
本牛馬表示,嘆為觀止,原本要干一天的活,TA哐哐哐,十分鐘給我干完了。
第二個場景,做月度報表。
估計你也不陌生:手頭有11個散落的月度報表,格式不一,都是Excel。老板讓你匯總所有“可穿戴”品類的數據。
傳統做法你懂的。一個一個打開,Ctrl+F搜“可穿戴”,找到了復制,切到匯總表,粘貼,回去,下一個文件,再打開,再找,再復制,再粘貼……11個文件走完一遍,至少一個小時,眼睛都花了,還得擔心中途手滑漏掉幾行。
這次,這次我把11個報表全部上傳,然后對著牛馬蝦說了一句話:
“將上傳文檔內商品類目是可穿戴的數據放到銷售模板表內,按不同月份插入到不同sheet里。”
就這么一句話。
然后我就去倒了杯水。
回來的時候,它已經在干活ing了。11個文件同時在解析,精準抓取每一條可穿戴品類的數據,按月份分好,填進了對應的sheet里。
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你問我感受,那就只有最近華住會的爛梗能表達我的心情:
全部接管!爽到飛起!老板當時!把我重用!同事害怕!不接電話!成果歸誰!百度網盤!
這時就有小伙伴問了,那安全問題怎么辦?
這時,我就要說到,我覺得他們做得最聰明的一個設計,獨立工作區。
把重要文件交給AI處理,安全是最大的顧慮吧。萬一它把你合同里的關鍵條款改了呢?萬一它把不該刪的東西刪了呢?
百度網盤給了一個解決方案。你可以像劃分辦公區域一樣,指定某些文件夾作為它的工作范圍。在這個圈里,它隨便折騰,出了這個圈,它什么權限都沒有。
而且,它每一次操作都會自動保存歷史版本。改錯了?沒關系,一鍵回溯到任何一個時間點的文件狀態。
這就等于給AI的每一次操作都裝了個黑匣子。讓它放手干,干砸了隨時回滾。
這套設計,坦率地講,是目前我用過的AI里,在安全性上想得最清楚的工具之一。
好了,個人體驗說完了。接下來說一個,我作為小team管理者,看完之后真的被震撼到的東西。
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一句話調度五只蝦
團隊蝦的降維打擊
沒錯,我要說的是團隊蝦!
這是百度網盤在AIDAY上發布的另一個重磅功能,叫“團隊空間”,你可以用一句話,同時調度一整支AI軍團。
這塊我沒辦法自己測,因為需要團隊環境。但他們給了幾個已經跑通的案例。
第一個案例,品牌活動攝影。
一場發布會結束了,攝影師上傳了300多張原片到團隊空間。然后團隊負責人對著AI工作流說了一句話,大意是把這些照片全部分類、篩片、修圖、配文,最后打包交付。
五個數字員工同時被喚醒,人臉歸類Agent把嘉賓講師觀眾分了組,智能篩片Agent把閉眼模糊的廢片過濾了,批量修圖Agent按公司預設的風格統一調色,配文推薦Agent結合新聞稿內容給每張圖寫了文案,打包交付Agent把所有成品整理歸檔生成了下載鏈接。
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全程5分鐘。5分鐘啊朋友們!
傳統流程里,攝影師拍完傳給修圖師,修圖師修完發給PR挑圖,PR挑完找文案寫配文,最后打包。這個鏈路,至少一整天。
5分鐘對1天。這不是提效,這是維度碾壓。
第二個案例更離譜,直播切片全鏈路分發。
一個MCN團隊,把直播錄制的視頻上傳到團隊空間,預設的工作流自動觸發。
剪輯Agent把長視頻切成了24條適合短視頻平臺傳播的片段,每條還自動配了標題。運營Agent根據抖音、小紅書、視頻號、B站各個平臺的調性和發布規則,制定了差異化的分發計劃。數據分析Agent在視頻發布后自動追蹤核心數據,最后自動生成了一份ROI復盤報告。
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全程13分鐘。
傳統流程里,剪輯、文案、運營、數據分析,不同職能的人接力協作,7到10個工作日。現在13分鐘!
第三個案例,是時下大熱的短劇出海。
做過海外發行的人都知道,一部短劇做日語本地化,是一件多碎的事。字幕校對、翻譯、AI配音、口型匹配、多平臺剪輯規格適配、海外各平臺分發……每一環都是專業工種,每一環都要等上一個人做完。
傳統團隊協作下來,走完這一套流程,快則7天,慢則11天。
而且11天還是在沒有大返工的情況下。
再看團隊蝦的功力。
一部中文短劇的日語本地化,五個數字員工并行協作,字幕校對、翻譯、AI配音同步跑,口型同步匹配度跑到了98.7%,最后同步交付了TikTok、Facebook、YouTube三個平臺各自的適配版本。
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全程24分鐘。
這不是一個倍數的問題,這已經超出了“提效”這個詞能覆蓋的范圍了。
對做影視內容的人來說,這意味著什么?意味著一部劇的出海發行鏈路,從一個需要組建專業團隊、管理多輪交付的項目,變成了一個下午隨手觸發的任務。這個變化背后,是整個行業的組織形態都會跟著重新洗牌。
這玩意,如果兩年前就有,我早自己創業了!
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為啥是百度網盤
那么,為啥是百度網盤做出來了?
坦率地講,還是吃到了“土壤”紅利。
對我們絕大多數人來說,工作文件、學習資料、生活素材,最自然的存放地就是網盤。讓用戶把數據搬到一個新的AI平臺,是巨大的使用門檻和遷移成本。百度網盤反其道而行之,把AI直接部署在數據的原生地。
而且網盤天然具備一些其他平臺很難獲得的東西。成熟的文件樹結構,十億級用戶沉淀的協作習慣,EB級別的自研存儲系統。這些不是一個新創的AI工具平臺能輕易搭建的。
1880年代電力在美國剛普及的時候,很多工廠主花了大價錢買了發電機和電動機裝在工廠里,但裝完之后發現生產效率并沒有顯著提升。
為啥?因為他們只是用電動機替代了蒸汽機,但整個工廠的布局、流程、管理方式,完全沒變。
AI工具也是一樣。你裝了十個八個AI產品,每天在五六個工具之間切屏,數據需要各種手工搬運,你圖啥呢?
百度網盤做的這件事,本質上不是又加了一個AI工具,而是在改操作系統的底層邏輯。
讓AI沉到數據的原生地去干活,讓工作流的中樞從人變成Agent。
牛馬,或許終將回歸草原,而牛馬蝦,回歸了百度網盤。
如果你的數據,本來就在網盤里。那你可能,已經擁有了這個時代最順滑的一條AI進化路徑,只是你還沒試過。
不妨去試試。
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