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1最近Personal Agent概念很火，从OpenClaw、Muse，到ChatGPT Dots，背后的主线都是「如何让更多人更好的使用智能」。
但是无论是过去的应用软件，还是现在这些Personal Agent，始终无法绕开获取应用权限、数据隐私安全，以及面向大众的应用无法满足个体的特殊需求等问题。
智能向个人的普及，仍然存在“最后一公里”的问题。
在AI已经足够强大的今天，有没有一种更加直接的方式，能够让AI根据个人需求，量身定做「只服务于自己」的工作台，管理资金、管理人脉、管理项目。在帮你省钱的同时，找到最值得经营的关系，开启新的项目机会。
这背后更本质的问题是，订阅制的APP未来是否还会存在？相比一个适配大多数人的应用，未来Personal Agent的形态是否更接近于个性化、隐私、千人千面。
本期的嘉宾是一位自由职业者，他同时也是一位信用卡博主、一位没有受过编程训练的文科生。
在国庆期间，他坐下来向AI“许愿”，搓出了一个AI工作台。
- 工作台上面集成了多个账户的消费情况、多张信用卡的权益情况，帮助他更好的安排接下来的消费；
- 还详细列出了他与每个联系人的交往经历，并结合项目情况，分析出哪些人脉为他带来了最多的项目，给出接下来如何继续经营人脉网络的建议。
这是一个人、几个模型，在几天时间内达到的效果。
本期我们从他开发AI工作台的经历出发，聊聊他在0编程背景的情况下如何零帧起手：
- 选择哪个模型，不懂技术如何指挥AI？
- 自动记账如何实现，如何让消费数据流转起来，如何管理信用卡的权益、使用情况
- 如何为自己的项目找到最合适的引荐人，等等。
聊到后来，我也问出了萦绕心头很久的疑问：
- 能自己做工具之后，未来我们还需要订阅APP吗？
- 在未来，智能将以怎样的形式存在在我们身边？
本期主持人 & 嘉宾：
Maggie：MIT斯隆商学院，前国际投行
Sherlock：自由职业者
时间轴：
01:50 从真实需求出发，做一个管钱、管人、管项目的工作台
09:46 自动记账怎么实现？让消费数据自己流转起来
12:27 不止记账：把信用卡权益、回馈和订阅一起管好
18:46 人脉管理：从记录联系人，到找到引荐人和项目机会
33:39 普通人如何上手？模型选择与多个 AI 协作的方法
39:20 不懂技术怎么指挥 AI？追问、找案例，先确认原型再开发
45:18 能自己做工具之后，我们还需要订阅 APP 吗？
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