实际上，我们日常遇到的问题，分为两种：单一性问题、系统性问题。

单一性问题，一问一答能解决；系统性问题，没有固定手册，要分析整个结构，多搜几次、多问几次才能解决。

这不难理解吧？可问题是：我们针对系统性问题时，往往会使用单一性问题的解决方法，这导致效率非常低下。为什么这么说呢？

拿昨天经历来说：

晚上手欠，把笔记软件obsidian 里插件全更新了。结果，两个搜索插件开始打架，点击标签，它不仅显示标签，还弹出新网页，导致昨天的文章也没写完。

我又上网搜索解决办法，又是从GitHub上下载旧版本的插件，还把插件的源代码翻译成中文，忙活两个小时才算搞定；如果你没用过Obsidian，可能不太能理解我的困扰。

你发现了吗？上述是一个系统性问题，插件之间的冲突，我不知道是哪些？只能一个个排查；我相信，你也遇到过系统性的问题。

比如说：

你在整理电脑桌面时，不小心删掉了一份很重要的文件，还清空了回收站；第二天突然想起那份文件还有用，一下子就慌了。

然后，你急忙问朋友，或者找各种文件恢复的方法，忙活了好几个小时。如果运气好，文件还能找回来；运气不好，就只能对着电脑干瞪眼，后悔莫及。

文件能不能找回来先不说，找文件过程中，你有没有意识到，自己解决问题的方法，有时候可能不太对，或者还有改进的空间？

不妨深入思考一下，当我们遭遇一个难以解决的问题时，通常会采取哪些做法？我大致总结了一下，主要有三种：

• 问别人

• 上网搜

• 自己琢磨

“问别人”就是说，我们会想到朋友或者群里的人，直接在群里问：“这个问题怎么解决？非常感谢。”

“搜一下”这个策略，可以分为三个层次。首先是基础层次，我们用传统的搜索引擎，输入问题，然后，手动浏览网页找答案。

再深入一点，就是精准搜索。这时，我们大概知道哪里能找到答案。比如，生活问题可能去小红书、抖音搜；技术问题就去技术社区或知乎。

最后一层是AI搜。此时，你觉得连精准搜索都很慢了，就会ChatGPT或者文心一言等AI搜索软件，让AI帮你搞定。

关于自我琢磨，相信你略知一二，即，遇到问题，不会立刻去问别人或上网搜，而是自己先尝试不同的方法，看看能不能自己解决。

这三种搜索层次，每个人使用的方式都不同，这取决于个人的学习习惯和经验。

你通常会选择哪种解决策略？我喜欢「自我摸索」和「AI搜索」结合型，自我摸索的关键在于实践，AI搜索在于互补。

当想解决特定问题时，会先在网上搜索相关资料，然后一边仔细阅读，一边动手实践，走完整个流程后，就能掌握大概。

当然，这些方法，说白了，都是用来解决简单的问题，多试几下就能搞定的；但是，如果碰到了复杂的系统问题，又找不到懂行的人，那该怎么办呢？

就像我昨天遇到那样，不是搞技术的，得从GitHub上下载旧版本的软件，面对满屏的英文，还得把插件翻译成中文，有没有更简单的方法呢？

有。用智能体。

智能体？不就是AI Agent吗？对，你可能已经听说过一些。简单来说，AI Agent是一种能感知周围环境、自己思考和采取行动的系统。

这种智能体可以独立完成任务，不需要用户一步步的指令，只要给它设定了目标，智能体就会自己想办法去完成。

这样的介绍听起来有点太书本化，或者感觉不够亲切，因为你可能没有亲自用过它解决问题，所以，才感觉有点距离。

别着急，我们先认识一下它和AI搜索的核心区别。

Perplexity、知乎直答、夸克这些AI搜索工具，它们更像在进行一种平行对话，或者说是启发式的提问。

你问它们一个问题，它们会再反问你另一个问题，但这种提问并不是基于完整的逻辑互动，就像人与人之间的对话那样。

如同，昨天遇到的插件问题，我问Perplexity，obsidian软件里的插件冲突了，不确定是哪两个插件在冲突，该怎么解决？它回答我说，建议一个一个排查。

听起来像是废话，因为我知道排查可以解决问题，但我需要知道怎么排？从哪开始？很明显，它不仅解决不了，反而延伸出来的问题，还会给我带来干扰。

再来看看智能体。

个人认为像Kimi、ChatGPT和豆包这样，能在一个聊天窗口里，让我连续提问，跟我互动，帮我一步步解决问题的才算智能体。

为什么呢？

简单来说，它有记忆力，能懂对话的前后联系，它不只是回答问题的机器，是一个能提供连续、个性化服务的伙伴；它还能抓住对话的重点，记得之前聊过什么，然后给出更准确、更贴心的帮助，

这是智能体最厉害的地方。问题是，我们怎么用智能体来解决复杂的系统性问题呢？我有个心得，就是：分步骤，多交流。

我是这么跟Kimi对话的：

嗨，Kimi，我遇到麻烦了。我的Obsidian软件更新插件后，有两个插件冲突了。点击标签不仅显示标签，还会打开新页面，真让人头疼。

我的需求是：第一，找出是哪两个插件冲突了；第二，把更新后的插件恢复到旧版本。Kimi AI说：“别急，我们一步步来。”

这样，我们就像在进行分步聊天，我把Kimi当成技术专家，一点点反馈问题。

然后，我把Obsidian的插件页面截图发给了Kimi，并告诉它我英文不太好，请它帮我识别哪些插件可能冲突；Kimi很快帮我分类，说有5款插件可以先关闭，不影响使用。我照做后，发现它说得对。

接下来，Kimi让我检查剩下的5款插件的设置，看有没有关于“标签点击行为”或“搜索行为”的选项，找到后关闭。但是，全是英文，我看不懂。

我又把插件的“功能设置”截图发给了Kimi，经过5次对话，Kimi告诉我，是Omnisearch插件和Floating Search插件冲突了。建议我要么卸载Floating Search，要么找到旧版本重新安装。

问题又来了，我不知道怎么找旧版本，Kimi告诉我，去GitHub搜索，它帮我找到了插件的GitHub链接。我点进去，找到“Assets”部分，下载历史版本，然后重新安装。

然后，我又遇到新问题：

下载后，不知道怎么替换？我又问Kimi，替换的流程是什么？我的Mac电脑怎么替换资源库里的新版本文件？Kimi一步步给出了详细步骤。

最后，问题解决了。整个操作过程比写出来要复杂的多，因为有大量交互存在。

如果你没使用过obsidian，可能会对我和Kimi之间的对话感到有点迷糊，尤其是涉及到插件和一些英文的部分，但我想强调的不是这些细节，而是我们整个交流的思维方式。

看出来了吗？AI Agent在帮我解决系统性问题。

如果只是随便用AI搜几次，没有深入，那解决不了自己遇到的问题；实际上，大多数人遇到问题时，习惯搜一搜，问一问，自己再摸索一下，这是很传统的方法。

AI时代，要更进一步，真正地和智能体对话，你可以把智能体想象成一个人、一个专家，一个学者；通过一步步的交流，往往能得到更准确的答案，具备这种思维方式真的太重要了。

我再举个例子：‍

想想学英文这事儿，很多人觉得特别难，要花好多钱去报个线下班，或者埋头苦读厚厚的语法书，但是，有了智能体，这些麻烦事儿就都解决了。

你可以告诉智能体你是做什么工作的，平时要用到哪种类型的英文，还有自己的英语水平怎么样；然后，它就能帮你制定一个学习计划，一步步跟着来。

它还能每天给你推送适合你学习方式的练习内容，你还可以让它模拟真实的对话场景，帮你练习口语等等；这些都是智能体能帮你做到的。

当然，智能体还能教我怎么用各种软件和工具。我之前完全不会用Master GO这个UX交互软件，现在感觉自己都快赶上设计师了，这都得感谢智能体。

我之前对经济学一窍不通，怎么办？就问智能体，让它给我制定了一个详细的学习计划，所有的问题就迎刃而解了。

所以，我总结了两个重点：

一，进入了AI时代，解决问题的方法也得更新，如果你能利用AI来解决复杂的系统性问题，工作效率可能会大大提升；二，解决系统性问题，意味着建立了一种新的反馈机制。

因为很多事情是无法预测的，意外总是难免的，好的意外当然好，坏的意外就要我们花时间去处理，除了对系统有直接影响，还有个心理问题：人们对坏的意外记得特别清楚。

就像我昨天一样，插件升级后出现了冲突，内心简直崩溃。好在，最后我一步步解决了问题。

这不仅仅是能力上的提升，还有一些看不到的收获。比如，我知道应该利用智能工具，我知道用AI探索新的解法等等。

好了，下次也试试看，让智能体帮你解决复杂的问题。