如今，人工智能工具大多是单打独斗。开发者编写更多代码，设计师创作更多图像，产品经理撰写更多文档。这固然不错……但协同工作更胜一筹。那么，人工智能领域又该如何实现协同工作呢？
许多人工智能驱动的生产力工具已经从与人工智能模型聊天发展到指导智能体的工作，这些智能体的功能远不止回答问题。但是，当团队中的每个人都运行自己的智能体时，他们会引导智能体朝着自己想要的结果、朝着自己理解的方向发展。因此，在智能体主导的世界里，观点更容易出现分歧。正如一位设计领导者最近在设计未来大会上所说：当任何人都可以构建自己想要的东西时，你会在产品中感受到这一点，因为你交付的是十五种不同的想法，而不是一个统一的观点。
造成这种情况的原因之一是人们使用不同的方式来指导智能体。例如，智能体 Markdown 文件、技能 Markdown 文件、系统提示、智能体提示、内存、MCP 服务器等等。所有这些不同因素的组合都会影响 AI 智能体最终产生的结果。
这对于个人来说已经够复杂了，但如果扩展到整个团队，协作完成同一件事就变得异常困难。每个人的代理都是针对各自的视角进行优化的，而不是针对共同的视角。而且，影响这些代理的因素分散在每个人的电脑、代码库和服务器上。
我们需要一种不同的方法来简化上下文管理，这不仅适用于个人，也适用于团队。可以将其视为协作式引导：一种由团队协作创建、编辑和维护的指导代理的机制。
为什么需要协作式指导？因为即使拥有无所不知的人工智能，人们也拥有各自独特的专业知识和经验，而这些知识和经验的融合才能真正提升产品品质。设计师精通交互设计原则、品牌调性和视觉设计完整性；工程师则专注于性能优化、易于维护的代码结构和基础设施选择。然而，确保这些不同的角色能够协同工作，最终形成一个和谐统一的整体，一直以来都是一项挑战。人工智能可以为此提供帮助。
在最近的几个项目中，我们使用了 Intent来定义项目层面的上下文，从而引导智能体工作流程朝着共同目标前进，而不是偏离目标。目前，我们正在将所学到的知识应用到更大规模、更具挑战性的项目中，我将在未来几周内分享相关内容。
但看到我们目前取得的进展，我确信团队中每个人都各自操控独立智能体的时代绝不会是最终状态。那些能够让协作操控变得自然轻便的工具，将会改变团队（而不仅仅是个人）的构建方式。