老金最近发现AI协作的产品越来越多了，估计大家也能看到很多类似的产品了。
打得招牌都是团队、协作、提效、智能体矩阵，但你会发现，它要么在网页端，要么只能在本地，想要多端协同的几乎没有，或者需要结合很多第三方软件进行操作。
就拿做一份方案来说，资料在飞书，截图在桌面，竞品链接在浏览器，老板的要求在聊天记录里。你让一个 AI 总结资料，再换一个 AI 改标题，再找另一个 AI 做 PPT 大纲。每一步看起来都用了 AI，但中间那堆复制、粘贴、解释、补背景，还是你自己在扛。
这时候Coze来了，老金我已经写过很多Coze的说明文章了，不说别的，体验和性价比是都到位了。
所以我看 Coze 3.0 的时候，最想确认的是它能不能把一个真实项目里的资料、偏好、对话和结果放在一起，让人少做一点中转，我认为这个才是协同中最大的痛点。
从这次内测资料看，扣子这版主线很清楚：
新一代 AI 团队，从扣子开始。
它支持多人多 Agent 协作，一个人加多个 Agent、多人加多个 Agent 都能放进同一个项目里。
项目可以独立管理，资产会沉淀下来，Agent 之间可以接着同一个任务往下做。
案例中，老金实操了4项，本篇篇幅有些长。
因为恰恰这个方向是老金最近也在发力的方向，所以老金详测了一版。
实测案例：
1、老金最近最关注的，决策能力，当然是A2A协同的
2、线上和本地的跨端协同，一样A2A
3、股市分析A2A协同
4、视频创作A2A协同
Coze 3.0更新了什么
Coze 3.0 的资料里，信息其实不少。
首先简单看看，在新版Coze页面中，点击对话的+，就能弹出3种项目类型。
左侧对话框内已经带有2种案例，一个是编程项目，一个是视频项目，Coze很贴心的做了两种交互页面。
看起来是独立的运行窗口，你可以直接玩，右侧是个可以操作的游戏界面。
视频项目的操作区域也把基础操作功能都包含了，剩下的交给AI。
下面先来讲一下3.0的特性都有哪些。
第一块是多人多 Agent 协作。
官方说法是，一人加多 Agent、多人加多 Agent 都能灵活组合，@ 一下全员就位。多项目独立管理，资产自动沉淀，让团队协作更有序。在创建项目的时候直接选择你要参与的项目Agent即可。
第二块是专业伙伴。
云端Agent里的Coze Agent持续满配在线，主流模型可以切换，还有长期记忆和工作台。编程项目可以从开发走到上线，视频项目可以从灵感走到成片。
这里可以开启云端，不过是按天计费的，不用了记得移除。
第三块是本地 Agent 开放接入。
Claude Code、Codex CLI、OpenClaw 都能接进来。这里不要只当成技术噱头，它背后的意思是，本地环境里的文件、代码、上下文，可以在授权范围内进入项目协作。
先选择接入本地。
然后他会给你个token，把它复制到本地的终端当中，弹出这个执行就OK了。
然后直接接入即可在聊天窗口看见新增的Agent，链接到你的本地。
第四块是行业专家模板。
自媒体、法律、金融、科研这些场景，可以加载更贴近行业的专家技能。不是所有任务都适合从零调教一个通用 AI，有些任务需要一开始就站在更专业的位置上，它们已经配套了很多专业的Skill。
细心的小伙伴已经发现 选择职业模版和云端Agent 在上文中是有个金色钻石的，但是下面没了。
没错。。我充值了，高阶版本和旗舰版本的包含这些功能。但是，我认为性价比蛮高的。
光云端设备费用和Seedance 2.0，就已经很值了。
第五块是跨端同步。
桌面端可以授权 Agent 处理本地文件，App 端能继续推进编程和视频项目，还能用手机调度本地电脑里的文件。落到真实场景里，其实就是人离开电脑后，任务不用停。
还有移动端视频创作。手机上可以用模板一键套用，提示词和示例素材会自动填进输入框。你换自己的素材，选比例，选视频模型，比如 Seedance 2.0，再发送生成。生成后还能点视频进入编辑页，把某个片段添加到对话里，用自然语言改。
这些内容如果全摊开写，会变成产品说明书。所以老金我抓4个我常用的场景。
案例1：增加自媒体传播力，实现符合目标的高增长
我创建了一个自媒体团队，拉入了公众号和小红书助手，并发起了灵魂拷问。
整个的过程并不是一个Agent从头到尾，而是每个独立Agent搜集完信息后，给到了主Agent进行分析。
它经历的第一轮搜索信息不是最新的，于是我加入了约束条件，修正后是对的了。
这里有个小技巧，提示词里直接用获取当前时间，并重新fetch最新信息。
接下来，它收集了我的信息后，给出的答案，给了我灵魂冲击，让我一个产品出身的人，还是高级那类，有些无地自容。。。
老粉都知道我以前合伙创业做产品策划和项目负责人带团队，现在要转OPC创业了。现在给新人过一遍，信息完全准确，直接定位到了我价值最大的两个区域。
然后是它的ShowTime了。。一个个问题直击我灵魂，本来我是想做自媒体教程分享的，但我觉得方向的正确性更重要，现在很多我的老粉也开始做内容创作，做了很多发现并没有实际的有效闭环，原因在我归类看问题发生的大部分都在这，方向错误。
这个是我想重点来说的。
做事之前，多思考。思考清楚了，事半功倍。
大致可以归类为以下几个重点，详情就不放了，太占篇幅。
1、目标用户与触达手段存在冲突。
2、私域并未有效激活。
3、人设定位在2年半前刚接触AI，一直定位为小白。。这个我真出汗了（捂脸笑）
4、一鱼多吃上存在缺口，浪费流量。
头头是道，点的我汗流浃背的。。。它也给出了有效的解决方案。
于是，我的方向明确了，后面的执行就可以顺理成章了。
为了方便大家观看差别，我让他做了一版新方向上的迭代，利用了历史文章。
它直接帮我面向的目标群体抓的很准确，别说读者了，我看了都感兴趣点进来。。。
一下就把我toC的文章变成了toB的视角，方向一下就对味儿了。
案例2：研发协作 - 本地版
再看一个研发协作场景。这个来自本地 Agent 接入。
产品同学问研发问题，研发忙，回不过来。但研发电脑里的 Claude Code 或 Codex CLI 有完整项目代码上下文。把本地 Agent 接进 Coze 项目后，产品同学可以先在项目里问它。它仍然运行在本地授权环境里，能读到该读的代码和文件，不需要产品同学自己翻仓库。
操作也不复杂。先在 Coze 里新建一个项目，比如研发本地协同。项目里放需求文档、设计稿链接、现有页面截图。然后选择本地 Agent 接入，按页面给出的 token 在本地终端执行授权。接入成功后，聊天窗口里会出现这个本地 Agent。
这样你就和你的两员大将直接操控本地。
我故意用一种语音描述的形式，来进行了表达，其中对于盘符和项目名字是故意写的不规范的。
有点儿长，迅速划过就行，代表俩都连上了，而且按照我本地的设定走了。
然后我又圈了Coze Agent帮我整理信息，做出二次判断。
一样，快速划过即可，主要为了体现上下文全部跨端收集好了。
这种场景很适合写进 PR 稿。
因为它讲清楚了“接入本地 Agent”和“直接在本地用 Claude Code”有什么区别：本地 Agent 仍然在本机执行，但讨论、资料和结果沉淀在 Coze 项目里。产品、运营、研发可以围着同一个项目对话，不是每个人把自己的 AI 单独开一遍。
如果对你有帮助，记得关注一波~
案例3：股市也能写，但要写成投研资料室
财报、公告、电话会纪要、新闻链接、券商研报都可以放进项目里，让它整理公司卡片、风险清单、关键问题和财务变化。
当然也可以让他自己去搜索一些信息，进行一些预测。
分析的非常长，可以清晰的看到，按照我的需求，进行了 Agent to Agent的信息传递。
这个分析的过程，以及6月的预测和老金这个多年的韭菜观点一致，证明他没瞎说！（也可能和我一样是个老韭菜，哈哈，开玩笑）
案例4：用Seedance 2.0弄个广告
视频创作、模板一键套用、Seedance 2.0、片段级修改、全局资产库和跨端编辑。
打开扣子 App，进入视频项目，选一个接近目标的模板，一键套用。模板会把提示词和示例素材自动填进输入框。把示例图换成课程封面、产品图或活动现场图，选比例，选 Seedance 2.0。
第一句直接给结构。
做一条 10 秒老金的AI课程预告。前 3 秒出现课程主题，中间 4 秒展示课堂片段，收尾 3 秒给一句提醒。整体不要像广告，要像老师课前提醒学生。
选择风格库后，它会帮你补全风格提示词，生成后，可以在手机移动端直接查看。
全局资产库也能顺手带出来。课程封面、老师照片、产品图、历史视频都放进资产库，下次做另一条预告不用重新上传。项目里生成过的图片、视频、音频，也能变成历史素材继续用。
这里有个心得，越是多 Agent，边界越要清楚。
很多人第一次用这种能力，会把一个项目塞得很满。资料、写作、审查、数据、视频全上，表面上像组了团队，真实用起来很容易互相重复。前一个刚拆完材料，后一个又从头总结一遍。
我更建议按“主线 + 接力口”来用。主线只有一条，比如 PPT 是汇报能不能讲清楚，留学是申请地图，投研是风险和待核实问题，视频是 10 秒成片。每个 Agent 只接一小段：先摊开材料，再挑问题，再改产物。不要让每个 Agent 都从头到尾发表意见。
交接也要写清楚。不要只写你看看。要说它接的是哪份结果，只看什么，不看什么。
@Agent 请只检查上面这份申请地图，不要重写文书。重点看学校分层、材料缺口和两周计划。
@Agent 请只挑风险，不写结论，也不要给买卖建议。每条风险后面标出来自哪份资料。
这类句子看起来啰嗦，但很有用。多 Agent 最大的问题不是没人干活，而是都想把活干完整。你把边界写窄，它反而更容易交出能用的东西。
还有一点，要有人收口。
Coze 里可以让多个 Agent 接力，但拍板的人还是你。哪份材料进入项目，哪个判断留下来，哪条建议删掉，哪段视频算过，这些不能交给 AI 自己互相说服。尤其是投研、留学这种有后果的事情，AI 可以整理和提醒，不能替你承担选择。
所以多 Agent 真正好用的方式，不是全员一起上。
更像你在一个项目里安排几轮动作：先把桌面清出来，再挑问题，再改一版，收不收，你说了算。
新时代的人与AI的协同
这个话题老金最近翻来覆去的讲，因为我个人的OPC创业方向也是一样的。
人到底怎么与AI协同？我认为是近5-10年的核心目标。
这个方向，熟悉老金我的读者应该知道，我在讲我的元框架理论的时候，就有说过相对好的分工方式是这样的。
AI它更像一支能被你命名、分工、调度的 AI 队伍。你还是拍板的人，目标你定，结果你验收，关键判断也归你。
只是从前那些复制粘贴、来回解释、窗口切换、上下文串台的破事，终于有人帮你扛一部分。
从此，打开扣子，建项目，@ 一下。
全员就位。
每次我都想提醒一下，这不是凡尔赛，是希望有想法的人勇敢冲。
我不会代码，我英语也不好，但是我做出来了很多东西。
我真心希望能影响更多的人来尝试新的技巧，迎接新的时代。
谢谢你读我的文章。
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