16分钟搭建你的第一个AI自动化工作流——从AI焦虑到真正上手的3步框架
Build Your First AI Agent Workflow in 16 Minutes
本报告由 AI 深度分析生成，基于视频完整字幕。
导读
AI Edge 是专注 AI 工作流实践的频道，主理人 Miles Deutscher 管理着一家30人的公司，把 AI 工具深度嵌入内容创作和业务运营。这期视频针对一个非常真实的痛点：AI 焦虑——你听说了无数 AI 自动化案例，但不知道从哪里开始、不知道自己该自动化什么。
他的解法是一套三步框架，加上两个不需要任何编程经验的实操工具演示。这不是概念课，是可以当天执行的行动指南。
核心论点： 大多数人被"过度工程化"吓跑了（OpenClaw → Zapier → n8n → Webhook 的复杂链路），但90%的日常任务用现成的 Agent 工具就能搞定，关键是先把任务列清楚，再一次只做一件事。
一、三步框架总览
视频的核心结构非常清晰：
- 列出所有任务 ——你现在手动在做什么？
- 挑一个高杠杆任务 ——一次只做一件事
- 执行工作流 ——用 Agent 工具跑起来，而不是自己造
二、第一步：画出你的任务地图
在决定"自动化什么"之前，必须先把自己做的所有事情写下来。
具体操作：创建一个电子表格（视频里有免费模板），写三列：
- 任务内容（做什么）
- 频率（每天/每周/每月）
- 耗时（这个任务需要多少时间）
然后逐条问自己：这个任务可以被自动化吗？可以被 AI 辅助50%吗？
关键洞察：任务不需要100%可自动化才值得自动化。
他举了自己的例子：他不想让 AI 替他写推特，因为他觉得自己在这方面做得更好。但 AI 可以帮他做80%的准备工作——研究、抓取热门内容、找角度——他只需要做最后20%的"人味加工"。这80%就是可以自动化的部分，不要因为无法100%自动化就放弃。
如果不知道怎么开始，Miles 的建议是：打开 AI（ChatGPT 或 Claude），用语音输入，说"我想列出我每天每周做的所有事情，帮我问问题提示我想清楚"。用 AI 帮你做这件事本身，会让你想起很多平时忽略掉的重复性工作。
三、第二步：聚焦一个高杠杆任务
大多数人在做完第一步之后，发现自己列了20到30件事，然后陷入新的焦虑：从哪里开始？
Miles 的建议简单到有点反直觉：只挑一件事，每周自动化一个任务。
逻辑是：
10周 = 10个自动化任务 → 每个任务节省30分钟 → 每周多出5小时 → 用这5小时做更多自动化 → 雪球效应
他甚至提供了一个带进度条的"自动化追踪表"（视频下方免费下载），每完成一个任务就打钩，通过游戏化的方式保持动力。
他自己的习惯是：AI 节省出来的时间不用来"躺平"，而是立刻用来学更多 AI 用法，把时间杠杆再翻一倍。这是他比普通用户快的核心原因。
四、第三步：执行工作流——自动化架构师提示词
确定要自动化什么之后，如何设计具体的执行方案？他给出了一个万能提示词模板：
你是我的自动化架构师。我想自动化我的一项工作，但我不知道怎么做。
以下是我手动执行的任务：[描述任务]
执行频率：[每天/每周/每月/偶尔]
我的手动步骤：[一步步写清楚你现在怎么做]
我使用的工具/输入：[列出你现在用的工具]
我想要的输出：[描述你想要的结果]
约束条件：我不擅长技术，我要最简单的方案，不要过度工程化
关键参数是"约束条件"——明确告诉 AI 你不需要复杂的技术方案，你要的是"最小可行自动化"。这会让 AI 给出你真正能执行的方案，而不是一堆 Webhook 和 API 调用。
五、实操工具一：Perplexity Computer（高配版）
Miles 演示了他实际在用的第一个执行工具：Perplexity Computer。
这不是普通的搜索引擎或单一 LLM，而是一个多模型 Agent 调度系统——它能根据任务性质自动选择最合适的模型来做不同步骤：
- 研究阶段：Gemini 3.1 Pro
- 合成分析：Claude Opus 4.6
- 图像生成：可接入图像模型
更关键的是：可以并行跑多个 Sub-Agent。一次任务可以拆成三到五个并行子任务，分别跑完再汇总——这是单一 LLM 做不到的。
他的演示案例：AI Edge 频道每日内容简报
输入提示词：为我的 YouTube 频道 AI Edge 构建一个"每日新闻→选题→内容包"的工作流。
Perplexity Computer 自动拆成三个并行 Agent：
- AI 行业动态研究
- 创作者经济动态研究
- 产品发布追踪
三路并行收集后，交给 Opus 4.6 汇总合成，输出"当日 Top 5 AI 动态 + 选题建议"。实测结果：抓到了 Notion 自定义 Agent、Cursor AI 编程助手新功能、Anthropic 将 Claude 嵌入 Excel/PowerPoint 等当日热点，质量接近他手动整理的水平。
还可以设定计划任务，让这个工作流每天自动跑——你只需要早上醒来打开结果。
Perplexity Spaces（进阶功能） ：在 Perplexity 里创建一个专属"Space"，导入你频道的链接、关注的其他频道、相关文件作为上下文，之后所有工作流都在这个有背景知识的环境里运行，结果更精准。
唯一的缺点：贵。这引出了第二个工具。
六、实操工具二：Manus AI（平价替代版）
Manus 是另一个 Agent 工具，逻辑类似但价格更亲民。它也支持：
- 自主搜索和信息收集
- 启动多个 Sub-Agent
- 定时循环任务（设置每天运行一次）
演示案例一：每日情报简报
提示词：
你是我的 AI 研究实习生。任务：每天生成一份简洁的高信噪比每日情报简报。目标：用3分钟阅读时间给我信息优势，不要噪音。每天运行一次。
实际执行过程：扫描新闻 → 撰写简报 → 写入持久化日志文件。每天可以自动发送到你的收件箱。
演示案例二：自动化内容+图像生成
提示词：研究埃菲尔铁塔的历史，找出一个有趣事实，生成一个三页的演示文稿。
Manus 自动调用了 Nano Banana 图像生成模型，产出了带图片的完整幻灯片——不只是文字，而是一个视觉化的演示文稿。
应用延伸：如果你是 YouTuber，可以让 Manus 每天自动生成5个选题 + 每个选题对应的缩略图创意，早上醒来直接用。
Manus 的更多可能性（他举的例子）：
- 每天扫描房产列表，按你的筛选条件发送匹配推荐
- 甚至有人用它自动提交 lowball 报价，持续尝试拿到折扣
- 处理任何需要"每天/每周循环执行"的信息型任务
七、10周自动化追踪器
视频结尾他分享了一个免费电子表格工具，字段设计很实用：
| 字段 | 用途 |
|---|---|
| 任务名称 | 你想自动化什么 |
| 频率 | 每天/每周/每月 |
| 估计省时 | 自动化后每次能省多少时间 |
| 使用工具 | 用哪个 AI 工具 |
| 工作流描述 | 具体怎么做 |
| 影响评分 | 这件事对你有多重要 |
| 状态 | False（未完成）→ True（已完成） |
进度条会随着每个任务完成而推进，给你可视化的成就感——他认为这种游戏化很重要，能帮你保持动力走完10周。
核心行动清单
今天就能做的三件事：
- 打开 AI，用语音输入，列出你每天/每周在做的所有事情（包括"不可能自动化"的事，全部列出来）
- 挑选一件事：你觉得最费时间、最重复的任务，今天用"自动化架构师提示词"问 AI 怎么做
- 试用 Manus 的免费版：输入"帮我每天生成一份关于[你的行业/兴趣]的简报"，亲自感受 Agent 工作流的运作方式
金句收录
"AI anxiety is real — they're hearing about all these crazy automations but they're not sure what to even automate in the first place." AI 焦虑是真实存在的——大家听说了各种疯狂的自动化，但不知道该自动化什么。——Miles Deutscher
"Even if it's not fully automatable, still try and recognize which parts of it could potentially be automated. AI can do 50 to 80% of the work." 就算一件事没法完全自动化，也要找出其中可以被自动化的部分。AI 可以承担50%到80%的工作量。——Miles Deutscher
"Once a week, you are going to automate one task. Within 10 weeks, you're going to have automated 10 tasks." 每周自动化一个任务，10周后你就有10个自动化工作流。——Miles Deutscher
"I want to use AI so I have even more time so I can leverage AI even further. You can see how it compounds after that." 我用 AI 是为了获得更多时间，然后用那些时间进一步深入 AI。这会像复利一样增长。——Miles Deutscher
时间线索引
| 时间 | 内容 |
|---|---|
| [00:00] | 开场：AI 焦虑——不知道从哪里开始 |
| [00:54] | 第一步：列出所有日常任务，建立电子表格 |
| [01:33] | Pro tip：用语音提示 AI 帮你做任务清单 |
| [02:20] | 关键洞察：50%可自动化也值得，不必追求100% |
| [03:09] | 第二步：挑一个高杠杆任务，一次只做一件事 |
| [03:32] | 10周10个自动化任务的雪球逻辑 |
| [04:25] | 自动化追踪器介绍（游戏化进度条） |
| [05:15] | "自动化架构师"提示词模板详解 |
| [06:10] | 强调约束条件：要简单方案，不要过度工程化 |
| [06:44] | 第三步：执行工作流 |
| [07:48] | Perplexity Computer 介绍：多模型并行 Agent |
| [08:35] | 演示：AI Edge 频道每日内容简报工作流 |
| [09:22] | 三个并行 Sub-Agent 同时运行的实况 |
| [10:35] | Gemini 做研究，Opus 4.6 做合成，自动选最优模型 |
| [11:27] | Perplexity Spaces：导入业务上下文 |
| [12:34] | Manus AI 介绍：平价替代方案 |
| [13:00] | 演示：每日情报简报（可定时循环） |
| [14:06] | 演示：埃菲尔铁塔研究 + 三页幻灯片生成 |
| [14:45] | 延伸用例：YouTuber 的每日选题+缩略图自动化 |
| [15:20] | 10周追踪表字段详解：省时估算、状态管理 |
| [16:00] | 总结：写下来→问 AI→追踪执行 |
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