在将 AI 用于实际工作（尤其是重复性、流程性任务）时，一个常见的误区是：一上来就让 Agent 干所有事。然而，Agent 的不确定性高、成本高、速度慢，并不适合处理逻辑固定的常规任务。更高效的做法是按照任务的“确定性程度”自下而上分层使用 AI：
- 脚本层（确定性最高）
适用于逻辑完全固定、输入输出可预测、不需要任何动态判断的任务，比如定时抓取数据、自动同步报表、批量文件处理等。脚本一旦写好，跑一万次结果都一样，速度快、成本几乎为零，是日常工作的首选。能写成脚本的任务，绝不用 AI 去“智能”处理。
- Skill 层（半确定性）
当任务流程基本固定，但需要一定的泛化能力（比如根据不同的文章内容做摘要、改写文案、提取关键词）时，可以将一个固定的 prompt 或调用流程封装成 Skill。Skill 比 Agent 更可控、更便宜，但又比纯脚本灵活。Skill 适用于项目过渡期或流程尚未完全标准化的探索阶段。一旦发现某个 Skill 的输入输出模式变得极其稳定，就可以考虑将其降级为脚本。
- Agent 层（高不确定性）
只有当任务无法提前规划所有步骤、必须在执行过程中动态决策（例如：做竞品深度分析、自动修 Bug、生成行业研究报告）时，才应该使用 Agent。Agent 会经历“计划—执行—观察—再计划”的循环，能够调用多个工具、处理意外情况。它的成本高、速度慢，但能解决脚本和 Skill 解决不了的问题。
正确的演进路径不是一上来就写死脚本，也不是始终依赖 Agent，而是：
先用 Agent 探索并跑通一套解决方案（哪怕慢、贵），然后从 Agent 的轨迹中提取出那些确定性的步骤，将它们固化为 Skill；等 Skill 跑顺了、输入输出模式稳定了，再将其中的逻辑进一步沉淀为脚本；最后，甚至可以把多个脚本封装成一个内部工具或简易网站，让运营或非技术人员通过界面来调用。
这个过程可以用一句话概括：最好的 Agent 使用方式，是让它不断地把自己干掉；最好的 AI 使用方式，是让它不断地把人力干掉。