当模型自己会规划，哪些判断还值得人做？

01 / 中间层的寿命

两个风风火火的产品，安静下来之后

读到扣子企业套餐调整的公告，我想起参与过的两个产品。Smart面向 Agent 与 Workflow 的 AI 应用构建平台，支持 Agent 配置、工作流编排、测试与发布。Ask 的可执行 SOP 用它的工作流模式搭出来。相关介绍并入 Ask 篇。 的工作流模式和 Coze字节跳动的智能体与工作流平台，用户可编排节点流程；公开报道其企业版有调整下线安排。 类似——不是追赶谁，企业内部考虑信息安全，一般选择自建。Ask面向一线值班的 AI 产品：用户报障后，AI 先分析、再处置，值班专家在关键节点授权、纠正或接管。 的可执行 SOP，用的也是同一种模式。做这两个产品的时候，都是公司级重点项目，风风火火；现在都安静了下来。

给模型补短板的中间层，寿命等于短板的寿命。当时模型还不能稳定地自己规划，工作流为它提供了可以依靠的结构；模型自己会规划之后，这层结构的前提就消失了。回头看，问题不在当时的设计对不对，而在我们有没有持续追问：用户还需要这套形态吗？

02 / 产品会过期

途中的产物有价值，也会过期

这不是失败，是过程。行业把 AGI 当作主线，其余都是路上的形态。梁文锋在 2026 年 5 月与投资人的闭门交流里说得更直白：C 端和 B 端，都是做 AGI 路上的副产物，都是一个中间的产出。工作流、SOP 平台就是这样的形态：它们让事情在某个阶段跑起来，也会在补上那个短板之后退场。

设计系统不在这个类别里。它不是给模型补短板的，是把判断沉淀成基础的资产——谁来做设计，都需要同一套约束；AI 参与设计之后，它只是多了新的使用者。产品形态会过期，资产会换使用者。

做过这些产品不白做：它们留下了一条分界——哪些是执行，哪些是判断。形态会退场，这条分界不会。

Smart 和 Ask 在产品里的具体设计，分别写在 《从用户报障到问题解决，AI 与专家各司其职。》 的项目篇里；这里讲的是它们在进程里的位置：一次浪潮里的必经形态，而不是终点。

03 / 接不走的是判断

被吸收的是执行，接不走的是判断

这条分界具体是什么？被模型吸收的，是把已定义的判断翻译成产出的工作：拆流程、画节点、写组件规范。接不走的，是四件事。

定义问题

什么值得解决，解决到什么程度算好。

承担后果

判断错了，代价由谁承担、怎么收场。

模糊取舍

两个方案都说得通，选哪个、为什么。

说服与交接

让做的人愿意接，接手的人接得住。

Ask面向一线值班的 AI 产品：用户报障后，AI 先分析、再处置，值班专家在关键节点授权、纠正或接管。 的经历是这四件事的产品化：让 AI 承接任务，人在关键节点授权、纠正、接管——把「人负责判断」写进了产品结构。适应 AI 的答案不是学工具，是重新设计分工。

04 / 每次投入，都要有依据

把选择放回自己的工作里

2026 年 7 月，《每日经济新闻》核实整理了梁文锋与投资人一场三小时四十四分钟闭门会的实录，会议在当年 5 月召开。吸引我的不是姿态，是他给目标排的序：去年没在 C 端发力是对的——后面有更大的西瓜，前面的机会只是小芝麻；C 端、B 端要做，但它们是副产物，不是目标。每一次投入，都该有这样的依据。

这种追问也适用于我今年做的 Skill给 AI 用的技能包：把规范、知识与流程整理成可调用的指令，约束 AI 按团队方式工作。：我不能一面接受模型改变工作流，一面又要求自己写下的规则一直保留。我能做的，是继续试，也继续检查结果：新的方法是否让人更容易完成任务？省下的步骤有没有把麻烦留给别人？

工作之外，我用 AI 做过一些小作品：国家公园漫游、古诗体验。它们还很不成熟，却让我有机会从决定做什么，一直走到把它交给别人体验。我不要求自己先找到一件足够宏大的事——我要求的是每次动手，都知道它要帮谁、解决什么；做完之后，肯承认它离初衷还有多远。