我现在同时做着几件事：运营自媒体、维护独立产品，也参与创业公司的新项目开发。这些工作的内容不一样，但有一个共同难点：需要持续盯住的东西非常多！
比如：我有一些产品的用户反馈都散落在我用金数据做的表单里、平时还有开源项目的 Issue 和 Discussion 要关注；因为做 Agent 和AI 网关，对于各大供应商的模型价格也要持续关注。每件事单独看都不难，难的是它们一直在变化，需要我不断想起来、打开页面、检查有没有新情况。
所以我需要的 Agent，不只是帮我生成内容，而是替我持续盯住这些事情：定时检查、汇总变化，有需要时再通知我，甚至给出解决方案让我决策。
这样它负责我的日常巡检任务，我的时间就不容易被打散，就可以把更多注意力留给产品研究、技术决策和内容创作。
最近豆包工作 Agent 上线了，我开始尝试把这几类工作交给它。它和普通的对话式 AI 不太一样，不只是给出一段回答，还能连接外部工具、拆解并执行任务。流程跑通后，还可以创建 Skill、设置定时任务，把一次性的尝试固定成可以重复执行的工作流。
下面分享几个我已经跑通、效果也不错的尝试，给有类似需求的朋友做个参考。
收集分散的用户反馈
第一类交出去的是用户反馈巡检。我的一些独立产品在收集用户反馈的时候是通过金数据表单来实现的，而我的开源 AI 网关项目 OctaFuse Gateway 则通过 GitHub Issue 来收集用户反馈。过去我需要分别打开两个平台检查新增内容，再判断哪些要马上处理、哪些可以进入规划。
而现在，我只需要通过豆包工作 Agent 提供的金数据连接器和 GitHub 连接器就是轻松完成信息巡查和汇报。实现方式很简单，只需要在连接器里找到他们，勾选并完成授权后，我就可以直接在对话中告诉 Agent 要读取什么，不必再为两个数据源分别写接口和定时脚本。
例如，我让它汇总最近两天金数据里所有表单的新增内容。Agent 会查询不同表单、统计新增数量，再整理具体反馈和整体结论。
它不只是帮我少打开几个网页，还完成了一轮初步分诊：哪些是问题反馈，哪些是功能建议，用户主要在表达什么，下一步可能需要采取什么动作。同样的方式也可以检查 OctaFuse Gateway 的 GitHub Issue。再配合定时任务，我不用每天提醒自己去巡检，只需要处理 Agent 汇总回来的新增事项就可以了。
而且值得一提的是，创建定时任务也是非常简单，只需要直接用自然语言告诉他即可，不需要任何编码操作即可实现。
快速整理周报
对于开发者来说，周报最麻烦的不是不知道做了什么，而是工作痕迹散落在 Commit、Issue 和 PR 里，到了周末还要重新翻一遍。我的日常编码工作基本都在 GitHub，只要平时把 Issue 背景和进度写清楚、Commit 信息写完整，GitHub 本身就是一份结构化工作日志。
接入 GitHub 连接器后，豆包工作就可以读取仓库、Issue、PR 等项目数据。我让它读取指定时间段内的项目动态，再按项目整理版本发布、核心功能、工程质量、官网更新和下周计划。
第一次使用时需要和 AI 磨合几轮：统计哪些仓库、按项目还是工作类型组织、技术细节保留到什么程度。格式确定后，再让 Agent 把规则创建成专属 Skill。
以后只要说一句"帮我写本周周报"，它就能按照相同结构执行，不必每次从头解释。Skill 能固定数据范围、处理步骤和输出结构，但必要的检查仍然要做。这也要求我们平时写好 Issue 和 Commit，这样可以有助于快速整理出准确的汇报结果。
监控模型价格
由于最近主要做 Agent 和 AI 网关，所以需要持续关注各大供应商的模型折扣，从而以成本最优的方式去调整模型调度策略。有些平台有 API 还比较容易处理，而有些平台没有 API，只能通过网页爬取实现，就爬取实现本身是相对复杂的，而且会因为平台变化而变得不稳定。但是，豆包工作 Agent 具备 Web 页面的解析和操作能力，所以我当我使用豆包工作 Agent 来解决这个问题时，就完全不用考虑爬虫方案！以我日常需要关注的一个供应商 ZenMux为例，我需要把页面直接交给豆包工作，让 Agent 读取当前参与折扣的模型，并整理模型名称、开发商、折扣力度和价格就能获得如图所示的结果。
这里 Agent 的优势不是比爬虫更专业，而是大大减少了为目标页面维护爬虫的成本。
它通过模拟用户打开页面的方式获取页面内容，然后利用大语言模型去分析页面，而不是固定的格式去分析页面，这就完美解决了反爬和页面改动导致的解析不稳定问题。同样的，在完成数据获取之后，也可以跟之前的任务一样，让 Agent 将其变成定时任务来巡检。
小结与展望
回头看这三个尝试，它们解决的其实是同一类问题：把分散在不同平台、需要反复检查的信息交给 Agent 持续巡检，再把变化整理成我可以直接处理的结果。
连接器解决了数据从哪里来，定时任务解决了什么时候执行，Skill 则可以把调整好的处理方式固定下来。现阶段做到收集、整理和提醒，已经减少了大量"记得去看一眼"的注意力消耗。
其实我觉得豆包工作 Agent 能做得还远不止于此。仍以模型折扣监控为例，如果通过 Skill 固定输出格式，在价格发生变化时触发后续任务，Agent 就可以进一步调用 OctaFuse Gateway 的管理接口，查询当前模型路由规则并生成调整建议；涉及生产配置时，再由我确认是否执行。这样便能围绕 AI 网关形成"发现变化 -> 生成建议 -> 人工确认 -> 执行调整"的完整闭环。
未来再结合多端同步和云电脑，我可以随时在手机、Web 或 PC 上查看任务进展、处理确认事项，持续巡检也不必依赖本地电脑一直运行。Agent 负责盯住变化和推进流程，我只需要处理真正需要判断的部分。
目前豆包工作 Agent 全新升级，下载电脑版「豆包工作」即可体验 AI 办公能力，并限时免费领取 30 天订阅权益。下载安装后，按照活动页面提示完成领取即可。如果你也想尝试，可以跟我一样,先找一些每周都要重复、结果又容易检查的工作，把它交给 Agent 跑一遍。