AI 帕鲁现世！在 Yakit 中让 AI 辅助你完成复杂工作

实践型 AI Gateway

在各种 GPT 的轰炸下，先进技术探索者们开始尝试使用 AI 来完成各种各样的工作任务，各种用户和开发者开始在复杂的 Agent 流配置中寻求“使用”和“智能”的平衡。但是我们并没有看到实践性很强的 AI 工程化实现，特此我们将会在这篇文章中介绍，Yakit 是如何把 AI 用在真实的安全从业人员的日常工作中的。

亟待解决“效率悖论”问题

如果一个 AI 工具或者系统，是需要强行把用户从核心工作流中抽离出来，让用户人脑/手动总结上下文，传递给 AI 然后再让 AI 把结果传递给人，人理解之后再去补充上下文切换回原来的工作流，然而我们经过大量实践认为上下文切换其实是非常耗费精力的。

在这种情况下，AI 的介入反而会造成真正在进行工作的时候，效率变低，与我们引入 AI 辅助的目的相悖，我们可以称这种情况叫“效率悖论”。要解决这个问题，AI 的应用绝对不应该是与原本工作割裂的，至少应该像 Github Copilot 代码补全一样，直接融入核心工作流程。

基于这个原理，如果想要在垂直领域让 AI 发挥它的作用和正确帮助专业领域进行智能转型，一个重要的事情就是让 AI 直接接入我们的日常生产工作环境。