一

Cursor 这样的 AI Agent 刷新了我对 AI 的认知。

开始使用 Cursor 之后，我已经很少写代码了。

DeepSeek、豆包这些对话式 AI 大模型，也能写代码，但因为上下文信息有限，即使写的代码是对的，也得把代码复制到项目中再做一些修改。

而 Cursor 这类的 AI Agent，不仅可以直接在项目中把代码写好，还能自己解决编译问题，进行单元测试。

AI Agent 像是一个什么都会的助手，你只需要告诉他怎么做，他就会开始做，而且做得很好。不满意的地方，还可以让他继续调整。

和同事进行 code review，如果来回了很多轮，后面再提一些很细小的修改就会有些不好意思，但是和 Cursor 完全不会有这样的担心，再细节的问题都可以让他调整，直到满意。

生产力也得到了实实在在的提升，我作为一个后端开发，之前受限于自身的前端水平不足，很多产品层面或用户体验层面的功能实现不了。有了 Cursor，很多之前解决不了的问题变得轻而易举。

AI Agent 的发展让我感觉到兴奋，我也自发地成为了一个小小的布道师，愿意跟别人分享 AI 带来的生产力提升。

上周我去了亲戚家，我也很好奇 AI 在他们的工作生活中能不能起到一些帮助。

二

我弟今年刚高考完，利用假期远程给人做辅导。

他有好几个学生，年级不同，所以他要为每个年级做各自的课件，再根据每个学生自身的情况做一些调整。

我问他，学生能不能用 AI 辅导自己？

他之前也没有尝试过，我们就决定当场测试一下。

他找了一道比较难的高考物理题，我让他把题目截图发给 DeepSeek，并说明这是一道高中物理题，限制了范围。

这一题一共有三问，DeepSeek 的答案都是对的，但过程却有些不完美。

在解答第一问的时候，DeepSeek 给出的答案引用了一个概念，我弟立刻指出这个概念超出了高中范围，我让他继续跟 DeepSeek 对话，说这个概念不是高中范围的，这次 DeepSeek 给出的答案是没问题的。

但问题是，如果是一个用 AI 辅导自己的孩子，他可能对这块没这么敏感，不能直接识别出这种解决方案超纲了。

在解答第三问的时候，我弟认为 DeepSeek 的答案相对复杂。我让他问 DeepSeek 有没有更简单的办法，直到第三次才给出了我弟所知道的最简单的答案，而这对于一个用 AI 辅导自己的孩子也是比较难的。

所以在教育领域，AI 的知识是足够的，但如何限制回答使用的知识范围和给出最优解还是个问题，而且如果每次都需要多轮对话，本身也是比较耗时的。

我小姨在一家广告设计公司上班，经常需要设计一些图，她平时会先去一些素材网站找一些素材。

我问她有没有用过 AI 文生图功能，对她的工作有没有什么帮助。

她说用过一些，但是有两个问题解决不了。

一个是分辨率，她们很多图都是要打印出来的，对分辨率有很高的要求，而大模型现在生成的图还满足不了。

另一个是她们设计的图有很多并不是标准尺寸的，现在很多文生图，只能是一些常见的比例，比如 4:3，16:9 等等。

她拿出了一把扇子，说扇面上的图就是她做的，我开始以为做的图是一个长方形，印出来的时候裁的，但是她说，设计的时候她们就是按实际尺寸来的，在目前的文生图也实现不了。

回来后我特意研究了一下，在号称'世界首个设计智能体'的 lovart 上，分辨率最大可以提升到 8192 × 8192，但不确定是否能满足印刷要求。扇面也能生成，但能否精确控制形状还有待验证。

可能这种情况更适合 PS 里内嵌的 AI Agent，有一些限制自己设置好，剩下的由 AI 生成。

通过我自己的经历以及和亲戚的交流，我发现了一个有趣的对比：

其实并不是 AI 的能力不足，只是在某些领域，还不能直接作为生产力工具。

就像没用 Cursor 之前，我也没想过 AI 能如此改变我的工作方式。现在已经没有人质疑 AI 在编程领域的应用了。

今天是编程领域，明天可能就是教育、设计、医疗。

与其纠结在 AI 时代会不会被淘汰，不如想想有了 AI 自己的工作生活会发生哪些改变。

毕竟，最大的风险不是 AI 不够完美，而是当它足够完美时，你还不会用。