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豆包工作更新目标计划模式,复杂任务自动返工更可控

智能摘要

目标模式面向有明确要求的复杂任务:用户写清楚验收目标后开启执行,豆包工作在完成任务后会对目标逐项校验,只要有一项不达标,就自动返工、继续调整,直到达标。

在9月23日, 豆包更新了一个关键能力。这个关键能力是让AI去干活之前, 先要确定目标。并且还要列出来计划。等干完了之后, 还要逐项地去验收。这下子打工人终于可以把复杂任务交给AI了。不用再全程进行盯着了。

目标模式让AI逐项交作业

写清楚验收标准再开干

用户是把任务拆成了几条验收目标, 然后把这些内容写进了对话框里, 豆包在把工作的执行步骤都做完后, 会按照这些目标来逐条进行检验和核对, 只要有哪一条结果没有达到标准的要求, 系统就会自动触发返工的流程, 去继续进行相关的调整和修改, 这种情况会一直持续到所有的条目都全部通过检验之后, 才会最终完成交付的操作, 这个做法相当于就是给AI的工作成果加上了一道质量控制检查的关卡设置。

复杂任务不再靠运气

豆包工作更新目标计划模式,复杂任务自动返工更可控

在过去, 人们是让人工智能去撰写方案和制作报告的, 这种情况下出来的结果就是什么样的就接收什么样的, 一旦发现了不合格的情况就要重新运行程序。

而现在采用的目标模式已经把合格的标准提前放置在前端了, 让人工智能自己能够清楚地明白自己的不足之处在哪里, 以及具体应该朝着哪个方向进行改进, 这样就省掉了人工反复催促修改所带来的那些来回拉锯式的沟通过程, 时间的成本确实减少了很多。

计划模式先画图纸再动工

生成可编辑实施计划

当碰到那些步骤相当多, 而且资源消耗也会相当大的任务时, 豆包这个工作会先行一步, 把一份实施计划给生产出来, 以供使用者来进行审阅。

在使用者能够直接对该计划进行修改、进行校准之后, 甚至还能发布相关指令, 让人工智能去对计划进行调整, 在对相关内容进行确认并且完全对齐一致以后, 才正式地开始启动执行环节, 这样一来, 对于时间的占用以及令牌消耗来说就会显得更加合理。

支持md文件在线编辑和分享

现在的计划是把它改写成符合markdown格式的样子, 这样在界面的位置里面直接就可以进行查看操作以及编辑操作, 同时还可以采用一个一键分享的操作让同事看到结果, 或者是发出一个指令去让豆包这个工作的功能直接进行修改调整, 不需要再进行下载这个步骤然后再传回去这个动作了, 协作的流程链路被有效缩短了, 从2023年9月23日这个时间点开始起在所有电脑端的版本里全部都能使用这一功能。

任务队列让指令排队不打断

连续发指令不用等

当复杂任务正在执行的时候, 用户是可以继续在对话区域里输入新的指令的, 这些新输入的指令会自动地被安排到待执行的队列当中, 等到当前的那个任务顺利做完之后, 后面的指令就会按照顺序一个接一个地依次去运行, 这样一来就完全不用担心需要白白浪费时间干等着了, 同时也不会去打断眼下那种已经跑起来的处理流程, 想要发起这种操作的话, 只需要在对话框那里直接按出斜杠符号或者是去点击一下屏幕左下角的那个加号按钮就行了。

批量处理效率拉满

你只要把五个需要AI修改的文件以及需要进行的三轮数据分析结果, 一口气全部安排进任务队列里就行了。借助于任务队列功能, 并且配合使用目标模式和计划模式这种多步骤、多文件的复合型任务处理方式, 你完全不需要将这些任务拆卸开来分多次单独发起申请, 只需一次性完成排队操作, 系统就会把它们全部执行完毕。

深色模式跟系统自动切换

外观跟着电脑走

新增了深色模式的支持选项, 这个选项能够跟随你电脑的当前外观设置进行自动切换功能。同时呢, 也完全支持手动来进行单独的固定设置操作。

比如在晚上加班的时候会自动切换到深色模式, 在白天的时候又会自动切回到浅色模式。这样就不用每次都去手动进行调整操作了。这样的设计非常适配那种需要长时间盯着屏幕使用的实际工作场景问题。

沉浸感拉满

如果你长时间地盯着多步执行界面去看, 使用深色模式能够有效减少视觉上的疲劳感。这种设计在配合目标校验以及计划审阅这些需要用到多屏显示内容的时候, 能够让整体的阅读体验变得更加顺畅。你只需要把电脑端的软件升级到最新版本, 就可以开启这个功能了。

从一键执行到过程可控

验收闭环是核心变化

这次更新的关键, 并不是单纯增加了几个按钮, 而是要把原来的先做完、然后再回头检查的工作模式, 转变为做完之后系统就自动进行校验, 并且当结果不达标的时候, 系统会自动触发返工流程。

由此可以看出, AI办公正在从最初仅仅负责生成结果的阶段, 进化到涵盖目标校验以及计划确认的更高级阶段, 在这个过程中, 每一个步骤都可以被追溯, 最终交付的结果也具有明确的可用性。

Agent协作走向产品化

字节跳动已经把它对于Agent的前置对齐, 以及过程可审, 还有结果可验这些东西, 放到了日常办公的场景里面去。在后续的阶段中, 它们大概率会开放更多的文件类型, 并且提供更细的目标拆解工作。AI办公助手的产品化路径, 现在已经看起来是非常的清晰了。

关于目标模式里面那个自动返工的机制, 你觉得在AI反复去改东西的时候, 会不会因为越改就越离开原来的方向而变得偏差越来越大? 欢迎到评论区里面去聊一下你个人的看法。要是觉得这个观点对你有用, 那就点个赞, 并且转发给你的同事们看看。

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