这张图到底在说什么神仙逻辑
这张图把AI代理的工作场景分成了四个象限，就像把程序员的人生分成了四种境界，每一种境界都对应着不同的AI打工仔类型，从左下角的混沌区一路杀到右上角的最佳实践区，中间经历的挣扎和蜕变，简直比修仙小说还精彩。
左下角那个μ符号是什么鬼：混沌区
左下角画了个μ符号，旁边写着"no model can automate this, this is your moment to shine"，翻译成大白话就是：兄弟，这片区域叫混沌区，没有任何AI模型能搞定这里的破事，这就是你人类发光发热的时刻。
这里的特点是缺乏约束、完全解耦，对应的行动模式是act-sense-respond，也就是先干再说，边干边感知，然后再回应。
这种场景下AI根本派不上用场，因为连规则都没有，你让AI学啥？这就像让实习生去处理公司破产清算，连老板都不知道该咋办，实习生只能懵逼。所以这个区域被称为Novel Practice，新颖实践，人类才是这里的主角。
右下角intern区域是牛马天堂
右下角写着intern，配了句"delegate this shit bro"，这语气简直不要太真实。这个区域叫Clear，特点是 tightly constrained，no degrees of freedom，也就是管得死死的，一点自由度都没有。
对应的行动模式是sense-categorize-respond，感知、分类、回应。
这种场景最适合实习生，因为任务清晰明确，就像让实习生去复印文件、订外卖、整理表格，这些活儿不需要动脑子，按照SOP一步步来就行。这里的最佳实践就是Best Practice，标准答案早就写好了，AI在这里的表现也最稳定，因为一切都在掌控之中，没有意外，没有惊喜，就像流水线作业一样丝滑。
右上角codex区域是码农的舒适区
右上角是codex，配了句"you know what needs to happen, but it's tedious and tiresome"，意思是：你知道该干啥，但这活儿又繁琐又累人。
这个区域叫Complicated（繁杂），特点是Governing constraints，Tightly coupled，也就是有管理约束，各部分紧密耦合。
行动模式是sense-analyze-respond，感知、分析、回应。这就像是写代码时遇到的那些复杂逻辑，你知道要实现什么功能，但需要分析各种边界条件、处理各种异常情况，一步步调试，一遍遍测试，过程极其繁琐。
Codex这种AI代理最适合这种场景，因为它有耐心，不会觉得累，可以一直迭代优化，直到把代码写对。这里的实践叫Good Practice，好的实践，虽然不像最佳实践那样有标准答案，但经验告诉我们这样做大概率是对的。
左上角opus区域是AI的封神战场
左上角是opus，配了句"you need to be in the loop, looking over the agent's shoulder"，意思是：你得全程盯着，站在AI背后看它干活。
这个区域叫Complex（复杂），特点是Enabling constraints，Loosely coupled，也就是有赋能型约束，各部分松散耦合。
行动模式是probe-sense-respond，探测、感知、回应。这是最刺激的区域，因为因果关系只有在事后才能看清楚，事前根本没法预测。
就像创业一样，你投钱进去，做各种尝试，最后能不能成，只有试了才知道。
Opus这种高级AI代理就是干这个的，它需要人类的监督，因为随时可能跑偏，需要人类及时纠正。这里的实践叫Emergent Practice，涌现实践，好的解决方案是在探索过程中自然生长出来的，而不是事先规划好的。
这张图给你的职场启示
这张图其实也在告诉你一个残酷的职场真相：
- 如果你每天干的都是右下角intern那种活儿，那你离被AI取代就不远了；
- 如果你能搞定右上角codex那种复杂繁琐的技术活，那你还有几年好日子；
- 如果你能驾驭左上角opus那种探索未知的能力，那你就是未来的王者；
- 至于左下角那个混沌区，那是留给创始人和天才的，普通人根本玩不转。
所以看看你现在的工作落在哪个象限，大概就能知道自己还能领多久的工资了。
为什么这张图对AI产品经理很重要
这张图的价值在于它给了你一个决策框架，让你知道什么时候该用什么样的AI代理。任务清晰明确的，扔给intern级别的AI；任务复杂但规则明确的，扔给codex级别的AI；任务充满不确定性的，扔给opus级别的AI，但你自己得盯着；至于那些连你都不知道该咋办的，别为难AI了，自己上吧。
这样分类之后，你就不会犯那种"用原子弹炸蚊子"或者"用玩具枪打坦克"的错误，既省钱又高效，老板看了都夸你会过日子。
总结
一张图看懂Cynefin框架下的AI代理分工，混沌区靠人类发光，清晰区扔给实习生AI，复杂区opus需要监督，繁琐区codex任劳任怨，选对工具才能不花冤枉钱。