LLM 出来之后，在应用层的折腾从未停歇。从 Prompt 调优到 Workflow 配置，再到 Agent 构建，最终目的都是一样的：让 LLM 更好地为人类干活，把机器的性能压榨到极致。
对 LLM 的压榨，可以分为两个维度。一是帮助它找到最优算法，让推理少走弯路。
为此我们几乎把能想到的路子都走了一遍，让 LLM 学会反思（reflection、self-consistency、self-critics），学会推理和规划（reasoning、planning、chain-of-thought、tree-of-thought）；学会记忆（short-term memory、long-term memory），不至于对话一长就失忆；学会找知识（RAG、knowledge graph），在外部世界里补充事实；学会构建上下文（context building），在有限 token 里塞下更多有效信息；学会用工具（tool-use，function calling，MCP），把事情交给外部程序去跑，而不是光靠自己生成；等等。
这些东西，说到底都是技巧和机制，本质目的是让 LLM 更快理解人类要干啥，围绕目标（goal-oriented）尽可能找到一条代价最小的路，跑到最优解上去。
第二个维度，是对时间的压榨，让 LLM 可以做到 7×24 小时不停歇。当我们对 LLM 有了更深入的理解之后，很容易想到把它打造成属于自己或组织的“数字员工”，它不知疲惫、不会抱怨，可以持续运转、不断学习。
大部分人今天用 AI 的方式，还停留在查资料、总结内容、写周报月报这些单点场景上，如果要真正构建一名“不停歇的 AI 数字员工”，光靠这些还不够。我们需要先规划出属于自己的 AI 数字工厂 ——想清楚要造出来的“产品”是什么，是沉淀知识的系统，是自动化的业务流程，还是一个可以长期迭代的服务。
在这座工厂里，AI 是生产线上的执行者，它负责具体的加工与产出；而人类的角色发生了转变，从“亲自干活的工人”变成“监工与管理者”。 人类不再亲手完成每一步，而是要设计流水线，设定规则，制定指标，监控质量，并在需要时调度资源。换句话说，AI 的价值不在于替我们“干一点活”，而在于帮把整条流水线跑起来，而人类更像是“数字工厂的管理者”。
当这两个维度结合起来时，真正的拐点就出现了。LLM 不再只是一个冷冰冰的工具，而是逐渐变成了可以长期协作的伙伴。它既能承担重复性劳动，也能在复杂问题上提供洞见。它不仅仅是“帮你做事”，更是“和你一起做事”。
未来的差距，不在于谁能写出更漂亮的 Prompt，而在于谁能把 LLM 真正融入到自己的时间和组织里，形成稳定的生产方式。
因此，会不会用、用到什么深度、能否持续优化，这些才是长期的竞争力来源。谁能把 AI 运行成“工厂”，让自己从执行者转为监工和管理者，谁就能在未来的日常工作和业务中，获得真正可复用、可累积的优势。
