先看任务，再选产品

1.1　AI产品 模型与智能体分别是什么

AI产品是你实际打开的网站、App或软件，例如豆包、Kimi、ChatGPT。模型是产品背后处理语言、图片等信息的能力。一个产品可以接入多个模型，同一模型也可以出现在不同产品里。

智能体通常会围绕目标调用工具、执行步骤、检查结果。例如，读取一批表格、合并内容，再生成报告。它能执行到哪一步，取决于产品提供的工具、账号权限及你给它的授权。

工作流把相对固定的步骤连接起来，例如“收到表单→提取问题→查询资料→生成回复草稿→人工确认”。Skill通常是可复用的任务说明及配套资源；MCP是连接外部工具和数据的一种协议。初学者先学会完成任务，遇到重复需求后再认识这些组件。

RAG指检索增强生成。它先从资料中找相关内容，再据此组织回答。知识库能够缩小回答范围，但错误资料、过期版本和检索遗漏仍会影响答案。

1.2　按工作成果选择

这是一张任务地图。工具之间存在重叠，表格中的排列不代表性能排名。

1.3　第一次使用，先准备这些材料

准备一份真实输入，例如已有文章、产品说明、脱敏表格或你写过的报告。再准备一个合格样本，让AI知道你希望得到什么。涉及公司资料时，按公司的数据使用要求选择账号和工具。

提前确定输出形式。你要的是可以编辑的PPT、可计算的Excel、可打印的Word，还是图片和视频？“看起来像表格”与“可以继续计算的表格”差别很大。

国内外产品的账号、地区和支付条件不同。通过官网确认服务范围与下载入口，再决定是否使用。订阅产品、购买API额度和购买第三方聚合平台服务是不同的消费，权益不能想当然地互换。

1.4　如何判断值不值得付费

先用同一份材料完成同一项任务，记录准备、生成、修改和检查四段时间。同时保存错误和返工次数。只比较生成速度，会漏掉后续修改成本。

连续完成几次真实任务后，再看使用频率、导出能力和额度是否满足需要。对偶尔写文案的人，基础对话产品就能起步；经常交付办公文件的人，更需要考察可编辑程度；运行自动化的人，还要计算模型、插件、服务器及维护成本。

作者建议：把每次试用限制在一个明确成果内。任务完成后再增加工具，避免花一下午安装软件，最后没有留下能用的文件。