拉齊團隊AI能力 |圖源：豆包AI
作者／ IT時報 孫妍
編輯／ 潘少穎 孫妍
2025年第四季度開始了，如何在年底前拿出AI成效？
閱讀幾十份資料、整理上萬字的錄音文字、梳理多年的合同……當遇到「體量」特別大的任務時，人工閱讀和分類往往需要幾周的時間。但最讓打工人崩潰的是，老闆明天就要審核，項目明天就要彙報，稿子明天就要見報。你會怎麼做？通宵達旦不如求助AI。
功夫在平時，學會用AI自建知識庫，甚至訓練一個「為我所用」的智能體，就能把工作分配給它們，高效完成任務。拓展至整個團隊亦是如此，一些項目往往需要團隊協作，但是資料分散在各個工作群，每位成員都要從頭開始「消化」，大大拖慢效率，那該如何自建團隊「AI大腦」呢？
基礎功能 搭建知識庫
新員工接手時一頭霧水，老員工離職時帶走經驗，跨部門協作效率低下……在這些團隊常見挑戰之下，搭建個人知識庫的需求從來都存在，而AI大模型大大降低了技術門檻和成本。
秘塔AI搜索 連接全網的知識庫
無論是做項目市場調查，還是寫一篇報道，很多工作的第一步是搜索和整理資料。在AI時代，傳統的搜索引擎逐漸被拋棄，因為夾雜了太多由AI生成的低質量自媒體文章，打工人轉而投向讓搜索變得更純粹和簡單的AI搜索引擎。
從全網搜索所參考的信息源來看，秘塔AI搜索的準確性、時效性、豐富度、可信度都較為均衡，其參考的主要是主流新聞媒體、學術期刊、文庫等，從中篩選出高質量的數據。
但秘塔AI搜索不只是一個搜索引擎，還是一個連接全網的知識庫。
《IT時報》記者要自建一個關於「衛星互聯網」的知識庫，第一步是在「專題」里自建主題為「衛星互聯網」的知識庫；第二步是回到搜索界面進行全網搜索，先把大主題分解成小問題來逐步了解，比如「衛星互聯網的最新政策」「衛星互聯網與衛星物聯網有何差別」「中國與全球有何差距」；第三步是收藏有用的資料，AI生成的答案結尾都會標註引用來源，而且會跳轉並突出顯示相關部分，篩選後可將有用的行業報告、政府發文、媒體報道等內容收藏到專題中。
秘塔AI搜索的專題不只支持收錄網路資料，還支持本地資料上傳，包括Word、PPT、PDF等不同格式。
搜索和整理結束後，就可以針對這一專題里的知識進行提問。比如詢問「衛星互聯網牌照何時發放」，秘塔AI搜索會「克制」地從自建「專題」里搜索相關答案。值得一提的是，搜索知識庫時關掉「長思考V3.1」，幻覺率會大大降低。在遇到複雜任務時，還可以啟動「深度研究」，它會用動態思維導圖的形式展現整個思考過程，區分出結論明確、結論待確認和信息缺失等板塊，輸出一份較為嚴謹的報告，包括背景、意義與影響、挑戰與不確定性、未來展望與建議等。
在需要團隊協作完成一個項目時，可以直接分享專題，開啟「可編輯」，也可以直接分享提問後產出的結論。出於信息安全考慮，可以設置「訪問和許可權控制」，比如設置訪問密碼、是否可以下載等。
ima 一鍵收集微信碎片化信息
騰訊系ima知識庫最大的優勢是打通了微信生態，可一鍵收集散落在工作群里的文件、躺在收藏夾里的微信文章等。Ima目前支持Mac客戶端、Windows客戶端、微信小程序、iOS客戶端、Android客戶端、鴻蒙客戶端等，可以說幾乎全平台覆蓋。
同事在微信群里分享項目相關文件，客戶分享相關的微信文章，原本這些資料都要一一整理到電腦端，但現在都能一鍵收集到ima知識庫，基本取代了微信自帶的「收藏」功能。
不過，目前精準分類還需在電腦端完成，小程序和網頁版都不支持。在電腦端上傳本地文件夾十分方便，搜索關鍵詞可以找到相關資料，搜索結果會比電腦自帶的搜索更快速，搜索範圍更為聚焦。
等知識庫里的資料整理完畢後，就可以發起提問，選擇DeepSeek或混元大模型來回答，建議多嘗試不同版本的大模型，交叉驗證結論。在回答一個複雜問題時，ima還支持生成腦圖，使結論的呈現邏輯更為清晰。
同樣，ima也支持共享知識庫，可以將許可權設置為分享可見、公開發布或私密以及成員內容許可權和加入確認等。相比其他知識庫，ima成長於微信生態，天然適合大量工作在微信群處理的習慣，學習基本沒有什麼門檻。
Get筆記 喚醒PPT照片
大部分人參加會議時，習慣拍下PPT照片，但有多少人能堅持整理所有PPT照片？事實上，絕大多數PPT照片都會沉沒在手機相冊中。
有什麼工具可以一鍵整理PPT照片，提取有效信息，並方便回顧及精準查找所需資料？
Get筆記的一大用處就是喚醒PPT照片，讓AI總結PPT內容，也可以逐字提取圖片上的文字，生成一條筆記，把這條筆記加入某個已創建的知識庫中。想要查找某個數據或結論，可以直接詢問「AI助手」。
從使用體驗上來看，Get筆記識別PPT圖片的信息較為準確，可以就某張PPT上的圖表進行提問。但不足的是，Get筆記在展現結論時，不會將這個結論的PPT來源展現出來，比對並確認結論較為不便。
除了智能整理PPT照片，Get筆記還支持整理錄音、智能拍書、視頻轉文字、邊聽邊記等。它也支持團隊共享，不過共同編輯的功能還不完善。
升級能力 創建智能體
如果說搭建個人知識庫是讓每個碎片信息被喚醒，那麼創建智能體就是讓這些信息被重組，從而創造價值。智能體才是團隊共享知識的「大腦」，適用於新人培訓、跨團隊協作、大會活動等，大大提高協作效率。
扣子開發平台 四步走定製「團隊AI大腦」
創造智能體的第一步，是創建一個完整、成體系的知識庫。
扣子是位元組跳動旗下產品，進入「扣子開發平台」，而非「扣子空間」，找到「資源庫」，選擇創建知識庫。
目前，關聯火山知識庫需要收費，9.9元/月，創建扣子知識庫則是免費的，支持上傳文本、表格、照片等不同類型的文件，甚至可以導入整個公眾號，不過要先獲得公眾號授權。有一點不足是，扣子開發平台的本地知識庫上傳速度有待提高，僅上傳10個帶圖片的word文檔（均小於15MB），就花了5分鐘，而ima基本能實現秒上傳。
但是，扣子開發平台勝在功能齊全，上傳資料後，它會進行分段預覽和數據處理，如此就能完成知識庫的創建。
體現水平的是定製智能體，用戶可以選擇單Agent（自主規劃模式）、單Agent（對話流模式）或多Agents（多智能體協作），既可以讓智能體執行一項任務，也可以讓它扮演某個角色進行對話。
要創建一個智能體，先要設定角色、目標、工作步驟、調用哪個模型、哪個知識庫等關鍵信息，之後就可以在對話框中發布任務進行預覽與調試。
記者創建了一個「科技記者協作智能體」，讓它撰寫一篇關於「2025年世界人工智慧大會」的消息，測試效果頗為驚艷，但幻覺率還是很高，需要不厭其煩地調試。在發布智能體前，還需設置「開場白」，選擇發布平台或以API形式發布。
簡單總結下，在扣子開發平台上創建一個智能體，基本只需要四步：創建知識庫、設定智能體角色與工作步驟、調試、發布。如果需要創建能力更強的智能體，還需要在設定智能體角色與工作步驟前，定製個性化的工作流。
目前，智能體雖然還不能讓團隊AI水平快速上升到「王者段位」，但是一個具備團隊風格的智能體，能在一定程度上拉齊團隊AI能力，讓大家從重複的工作中解放出來，投入更具價值的創造性工作中。
Tips 知識庫背後的RAG技術是什麼？
知識庫的背後是RAG技術（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成），這是一種結合信息檢索技術和大語言模型生成能力的人工智慧技術框架。簡單理解就是，為大語言模型「加掛」知識庫，讓AI學會查字典，擅長信息檢索和文本生成。
RAG的一大優勢是有效降低大語言模型的幻覺，先從教科書、科研論文中檢索可信資料，防止AI一本正經地胡說八道。在一些專業領域，比如媒體、客服、金融等行業，這項技術特別適合應用於動態更新知識。
上文所介紹的知識庫工具，大多是基於RAG技術打造的，它可以有效提升大模型生成答案的準確性、時效性和可靠性，相當於一個定製的「團隊大腦」。
排版／ 季嘉穎
圖片／ 秘塔AI ima Get筆記 扣子 豆包AI
