LLM 出來之後，在應用層的折騰從未停歇。從 Prompt 調優到 Workflow 配置，再到 Agent 構建，最終目的都是一樣的：讓 LLM 更好地為人類幹活，把機器的性能壓榨到極致。 對 LLM 的壓榨，可以分為兩個維度。一是幫助它找到最優算法，讓推理少走彎路。 為此我們幾乎把能想到的路子都走了一遍，讓 LLM 學會反思（reflection、self-consistency、self-critics），學會推理和規劃（reasoning、planning、chain-of-thought、tree-of-thought）；學會記憶（short-term memory、long-term memory），不至於對話一長就失憶；學會找知識（RAG、knowledge graph），在外部世界裡補充事實；學會構建上下文（context building），在有限 token 裡塞下更多有效信息；學會用工具（tool-use，function calling，MCP），把事情交給外部程序去跑，而不是光靠自己生成；等等。 這些東西，說到底都是技巧和機制，本質目的是讓 LLM 更快理解人類要幹啥，圍繞目標（goal-oriented）儘可能找到一條代價最小的路，跑到最優解上去。 第二個維度，是對時間的壓榨，讓 LLM 可以做到 7×24 小時不停歇。當我們對 LLM 有了更深入的理解之後，很容易想到把它打造成屬於自己或組織的“數字員工”，它不知疲憊、不會抱怨，可以持續運轉、不斷學習。 大部分人今天用 AI 的方式，還停留在查資料、總結內容、寫週報月報這些單點場景上，如果要真正構建一名“不停歇的 AI 數字員工”，光靠這些還不夠。我們需要先規劃出屬於自己的 AI 數字工廠 ——想清楚要造出來的“產品”是什麼，是沉澱知識的系統，是自動化的業務流程，還是一個可以長期迭代的服務。 在這座工廠裡，AI 是生產線上的執行者，它負責具體的加工與產出；而人類的角色發生了轉變，從“親自幹活的工人”變成“監工與管理者”。 人類不再親手完成每一步，而是要設計流水線，設定規則，制定指標，監控質量，並在需要時調度資源。換句話說，AI 的價值不在於替我們“幹一點活”，而在於幫把整條流水線跑起來，而人類更像是“數字工廠的管理者”。 當這兩個維度結合起來時，真正的拐點就出現了。LLM 不再只是一個冷冰冰的工具，而是逐漸變成了可以長期協作的夥伴。它既能承擔重複性勞動，也能在複雜問題上提供洞見。它不僅僅是“幫你做事”，更是“和你一起做事”。 未來的差距，不在於誰能寫出更漂亮的 Prompt，而在於誰能把 LLM 真正融入到自己的時間和組織裡，形成穩定的生產方式。 因此，會不會用、用到什麼深度、能否持續優化，這些才是長期的競爭力來源。誰能把 AI 運行成“工廠”，讓自己從執行者轉為監工和管理者，誰就能在未來的日常工作和業務中，獲得真正可複用、可累積的優勢。