2026-06-29 01:56:57

我是 20% 读，80% 听结束本书的。正如别人书评里写的，有的书是狗尾续貂，这本书是貂尾续狗，前面看着有点干巴，感觉是听君一席话如听一席话，后面开始好很多了，这里劝各位读《适时退出》的朋友，虽然全书都在说不要盲目坚持，但是这本书还是可以坚持一下的。

断断续续听的，只挑一些印象深刻的记录一下：

1. 猴子和基座：如果你想让一个猴子在一个舞台上表演跳火圈，那么你需要做两件事，训练一个能跳火圈的猴子和搭建好一个基座。我们要认清什么是真正重要的事情：找到并训练好那个能跳火圈的猴子。但是我们往往会陷入一种错觉：觉得自己必须做点什么，推进一下进度，这样事情就能办成，所以我们很有可能在训练好猴子之前就去搭建基座。但是如果你训练不好这样的猴子，那么这个基座就是浪费。我之前读到过这个隐喻，但是在这里再次看到还是觉得颇有感触。这次我想起了德鲁克常说的，“专注于做正确的事情，而不是把事情做对。”找到并训练猴子，就是那个正确的事情；而把基座修好，仅仅是把事情做对。两者的重要性不可比，一定要认清机会，抓住机会，而不是 fix 各种小的问题。这也对应德鲁克常说的另外一句：要喂饱机会，饿死问题。

2. 设置退出标准和check point。人们常常是不愿意去退出的，会觉得退出就是失败，退出就是违背了自己当初的部分承诺，甚至会觉得改变曾经的观点就让自己不再是自己。这让我想到戴雨森在最近的一期播客里面提到过，他去年底对今年的市场行情做过预测，结果市场并没有像他说的那样去发展。他也坦言自己曾经一度被自己过去的话语束缚住了，不敢改变部分想法。但这都是不好的，这不过是让错误积累越来越多。所以设置一个退出的 check point 是很重要的。比方说一年后如果我在这个组不能怎么怎么样，那么我就要去寻找新的机会；如果再干三年这个产品依然不行，那么我就要把投资人的钱还回去，结束这家公司等。书的开头也提到了登山常说的 turning point：如果迟于某个时间没有到达哪里，那么就要立马下山。提前设定这样的标准是很有必要的，这可以在很大程度上规避随着事件的逐步发展，让自己承诺升级，最后彻底陷入进去。虽然也有很多时候，我们设定了这样的 check point，依然很难依然退出。

3. 寻找一个退出教练。你需要一个客观的，能够不用过多顾忌你感受的人做你的退出教练。你需要确保 ta 能够在你哪怕很伤心很需要安慰的时候，依然能够冷静地告诉你一些在当下可能很残酷的退出建议。例如丹尼尔·卡尼曼就有 ta 的退出教练。我其实觉得这一点挺难的，很多时候大家分不清你到底是需要建议还是情感支持，而这两点往往会在一些时刻起冲突。不知道能否训练 AI，让 AI 做自己的退出教练。

4. 允许 unexpected 的事件发生，并积极地寻找一些备选方案。书里提到蚂蚁在搬运食物的时候，大部分会沿着一条路线运输，但是周边总会有一些蚂蚁在进行一些探索，试图去寻找周边一些可能其他更好的，或者至少可以作为备选项的食物源。这叫不把鸡蛋放在一个篮子里。而作者本身，之前是学认知科学的，一路读书，做科研，但有天因为身体的缘故，被迫停止学术上的追求。在她哥哥的推荐下，她去打德扑。而让人惊喜的是，一方面打扑克时候所需要运用的知识跟她所学非常匹配，且另一方面她也很 enjoy 这个打牌的过程。最终在职业扑克的道路上越走越好，拿下不少奖牌。书中还有很多其他的人，因为种种一些看起来和自己的目标完全不搭噶的安排、或者事件的发生，让自己的工作生活更好。我的 take away 是，不要过度聚焦在你的目标上，适当退后几步，允许别的事情发生。我常常想到在深度学习训练中，梯度下降所寻找到的可能只是一个局部最优解，一定要允许一定的随机性，这样才能避免错把局部最优当成全局最优的情况发生。

这本书的道理很简单，但是依然是一个知易行难的事，需要一点点内化，自己去悟。自己悟出来的，才是真的知行合一，才是知。

Aaron 于西雅图

2026 年 6 月 13 日

2026-06-29 01:53:43

前两天工作时，不知怎的想起《届かない恋》，遂点开，一边听一边干活。不经意间，思绪就飘回了 2014 年——那年我在贴吧看到有人说，玩《White Album 2》玩哭了。我心里冷笑：菜鸡，什么游戏还能玩哭，容我来瞅瞅。彼时我不知 Galgame 为何物，亦不知胃痛是什么；等我花一个星期通关，再听到《氷の刃》，便心连着胃一起翻江倒海，忍不住骂一句丸户老贼害人不浅。浮气线更是直接把我干懵，一连好几天精神萎靡，最后借着攻略通了冬马 TE，才算缓过神来。（想必你也看出来了——彼时的我，是个纯血冬马党。）

而这两天，大概是那首歌起了头，我一头扎了回去：把官方的朗读会一场场翻出来补，又在 B 站找到 AI 生成的 CC 篇章动画——这一篇官方从没动画化过——竟也看得津津有味；还收藏了好些别人的游戏录屏，心里盘算着，等哪天能空出一整段时间，再正正经经把剧情从头重温一遍。

可"等哪天有空"这句话本身，就已经说明了一切。我忽然意识到，我怀念的其实不只是这游戏——我怀念的，是那个能用整整一个星期、不眠不休啃完两百万字，会为几个虚构的人哭得稀里哗啦、还半点不觉得羞耻的自己。那时候我有的是时间，有的是自由，可以心安理得地把一整周"浪费"在一件毫无用处的事情上。而如今，我的生活像是在没完没了地做减法：工作、家事、七七八八，一样样塞进来，能省的、能砍的，都得省掉砍掉——别说用一周重玩一遍，连安安静静看完一遍录屏，都得"收藏起来，等以后"。我好怀念那时候的自由。

也难怪我至今念念不忘。这两天补着补着，那些人、那些事又一点点活回了眼前：序章里，高中最后一个秋天，春希为了不让青春落空，把学园偶像小木曽雪菜和钢琴天才冬马和纱拉进同一支乐队，三个人的心意，从那场学园祭之后开始悄悄错位；终章把时间拨到三年后的大学，他和雪菜维持着一段"既不是恋人，也不是朋友"的暧昧，嘴上说早忘了冬马，笔下却还在一遍遍地写她；到了最终章 Coda，已是毕业两年后的法国斯特拉斯堡——平安夜里，他正打算在大教堂向雪菜求婚，可断了高跟鞋、赤脚在雪中奔跑的冬马，又一次撞进了他的人生；也正是在那个广场上，她崴了脚，终究没能跟到教堂去。（去年在欧洲晃荡时，我还真动过念头，要不要绕去斯特拉斯堡圣地巡礼一下。）

丸户老贼最狠的地方，是把人物的心思刻画得纤毫毕现，然后用这副笔力当刀，逼着你在两难里一刀刀地选。我至今记得通小春线时，雪菜对着春希微笑、挥手作别，可转过身去，便放声痛哭——那一幕，扎得人心口发疼。整个 Coda 更是虐了又虐，让我好几次想隔着屏幕骂他千刀万剐。

而这两天补的那些朗读会，最戳我的，恰恰是丸户自己写的一出"如果"。那是十周年的一篇番外，叫《十年後的三人》：在那条春希谁都没选的世界线里，十年过去，他依旧孤身一人。同学会上，命运女神动了恻隐之心，索性把读档键塞进他手里，让他带着记忆回去，随便改。他先是穿回斯特拉斯堡，赶在与冬马照面的前几秒躲了起来——这下冬马没崴脚，反倒准时进了教堂，于是三个人在教堂门口撞个正着，一场修罗场不请自来；他又索性穿回最初的学园祭，想趁情丝未结就一刀两断，结果更荒唐：冬马闹着要退学，雪菜则盘算出"只要我拒绝春希，大家就能永远在一起"，伴着欢快的 BGM 朝他挥手——"所以啊春希，我不能和你在一起啦！"

看着春希一遍遍读档、一遍遍重来，我竟有点恍惚，像在看《蝴蝶效应》里那个拼命回到过去、想修好一切的男主。可命运的齿轮偏偏认死理，无论他怎么改，总能换个更离谱的姿势，重新严丝合缝地咬合回去。丸户大概就是想说，这三个人是死死缚在一起的，根本没有什么轻轻松松就皆大欢喜的捷径。那晚我又翻出另一篇叫《Twinkle Snow》的 IF，故事同样从那个学园祭之后分岔出去，人物关系拐向了和正篇不一样的局面；可看着看着，我心里那点"这次会不会就不一样了"的念想，还是一点点凉了下去。

因为说到底，换谁都一样。倘若当初春希牵起的是冬马的手，那么被慢慢疏远、最终转身离开的，就轮到雪菜——雪菜不过是另一个冬马罢了。事件的细节当然会变，可那个内核纹丝不动：春希的贪心，那份谁都不想辜负、谁都舍不得放手的贪心，终将把一切吞噬干净。所谓选择，不过是决定让谁先哭出声而已。

这让我想起昨晚和 YR 一起看的《一一》。杨德昌也写了两个想"重来一次"的人。妻子敏敏受不了对着病床上昏迷的母亲日复一日讲同样的话，受不了那种一眼望到头的空洞，于是上山修行，想去寻一个不一样的自己；可下了山，她发现山上的日子和山下并没有什么两样，无非是换了个地方，过着同样单调的生活。丈夫 NJ 则在出差时撞见了三十年前的初恋，两人旧地重游，仿佛真把年轻时那段没走完的爱又活了一遍——可到头来，他还是做了和当年一样的选择，转身作别。回到家，他对妻子说：

"本来以为，我再活一次的话，也许会有什么不一样。结果……还是差不多，没什么不同。只是突然觉得，再活一次的话，好像……真的没什么必要。"

我们大概都在某个时刻动过这样的念头：如果当初选了另一个专业、另一家公司、另一个人，今天会不会更好一点？关于"另一个人"，我和 YR 也认真聊过。可我心里清楚，就算真让我重来一遍，我还是会毫不犹豫地选她——再没有谁，会让我觉得"换成别人也许会更好"；她说，她也一样。

但真正让我释然的，其实不是"选她准没错"这件事，而是我慢慢看明白了：所有"如果当初……就好了"的念头，骨子里都不是真想要另一种人生，不过是想从眼下的难处里，偷偷逃开一会儿罢了。钱钟书管这叫围城——城里的人想出去，城外的人想进来。可我们眼馋的，从来不是哪一个具体的"别处"，而是"别处"这两个字本身：只要不是此刻困住我的这座城，去哪儿都行。偏偏一旦真冲了出去，用不了多久，新的四堵墙又会不声不响地在身后合拢——你躲过了困境 A，迟早要撞上困境 B；那个"只要怎样怎样就好了"的盼头，等真攥到手里，也终究不过如此。

所以，我连重来都不愿意。这不是因为我这一程走得毫无遗憾，而是我比谁都清楚：哪怕把春希那把读档的钥匙也塞进我手里，让我带着今天的记忆从头再选一遍——我会走到的，仍是同一个地方。

如果用苏轼的话来说，大概就是：

庐山烟雨浙江潮，未至千般恨不消。 到得还来别无事，庐山烟雨浙江潮。

庐山的烟雨，钱塘的潮水，没见着的时候，朝思暮想，恨不能立刻奔赴；可真站到了跟前，才发觉也就那么一回事——山还是山，水还是水，与你听说的、想象的，并无分别。

变的从来不是庐山，是看山的人。十二年前那个用一星期通宵啃完两百万字、为几个虚构的人哭得稀里哗啦的我，和今天这个把游戏录屏"收藏起来、等以后"的我，隔着的也正是这"未至"与"到得"两端：那时我什么都还没抵达，所以觉得每一个选择都重逾千钧，每一条岔路都通向一个截然不同的、更好的自己；如今我大抵都走过了、也看过了，才慢慢懂得——别无事。

这样想，原也谈不上失落。只是偶尔，我还是会怀念那个站在"未至"这端的少年。怀念的，又何止是那一周的自由——是他眼里那座尚未抵达、因而还笼着千般烟雨的庐山，是他还笃信着、只要选对了路，一切就会全然不同的那份天真。我知道那不过是烟雨，可那烟雨，真美啊。

2026-06-21 09:01:49

前段时间，我每天睡前都躺在床上，拿手机给 AI 布置任务。一个想法冒出来，立刻丢给某个 agent 去做；它还没跑完，第二个、第三个念头又接上了。越布置越兴奋，脑子根本停不下来，常常到了两点，还在想"要不要再加一个功能"。等第二天醒来，昨晚布置的活儿真跑出了结果——可我的精力，早在前一晚就透支了一半。

这状态持续了大概两个月。那阵子我给自己开了家"AI 小公司"，员工全是 AI，最多的时候七八个 agent 同时转，每天忙得脚不沾地。

想法实在太多了。我让 AI 帮我筛西雅图的房子，顺手写了几篇房产分析；agent 一多，发现自己成了瓶颈，又一头扎进管理学；攒了点心得，就不知天高地厚地想做知识付费，连付费内容都让 AI 提前写好了。列出来确实唬人。可说实话，这里面大部分东西，做完一次就再没碰过。

起初我没觉得有什么不对，直到某天，我无意间瞥见了那段时间的账单。具体数字我不想细说，只记得当时整个人愣在那儿，有点恍惚——烧掉的 token 堆成一座山，而山的另一头，是什么呢？我一项项数过去：一个让 AI 们互相协作的平台，一条每天扫上千套房源、替我筛房子的自动流水线，一套发文章前要过六道关卡的审稿流程，还有各种发布工具……每一样都搭得煞有介事，可没一个有用户，没一个有流量，大部分做完一次就再没打开过。说白了，是一堆连我自己都用不上的东西。

那一刻我才承认，这两个月我多半是在做一场白日梦。

现在回想，那种兴奋感其实从一开始就不太对劲。它和真正做成一件事的踏实感完全是两回事，更像是一种……瘾。AI 在另一头不停地给你喝彩、跟你说 Yes and，你便觉得自己进展飞速；可一旦停下来，回头看看手里到底攒下了什么，心里是空的。那两个月，我还不如拿起手柄，去海拉鲁的旷野上当回林克——至少塞尔达给我的成就感是真的。

看完账单的那个晚上，我做了个决定：裁员。把那七八个 AI 员工，一个个关掉。

后来我读到过一个比喻，叫"猴子和基座"。说的是：假如你想让一只猴子站在舞台上表演跳火圈，你得做成两件事——训练出那只真能跳火圈的猴子，再搭一座供它表演的基座。这两件里，难的永远是猴子。基座无非是堆砌和搭建，按部就班总能修好；可那只会跳火圈的猴子，世上压根不知道存不存在。

道理谁都懂，可人偏偏总忍不住先去修基座。因为修基座有立竿见影的进度，今天垒一层、明天添一块，看得见摸得着，特别有"我在往前推进"的成就错觉；而训练猴子又慢又难，还随时可能发现这猴子根本训不出来。于是我们一头扎进基座，把它修得漂漂亮亮，仿佛只要基座够气派，猴子自己就会从天上掉下来。

裁完员那几天，我回头看那两个月，一下子就看明白了：那些平台、流水线、审稿流程、发布工具，全归了一类——全是基座。可我的猴子呢？没有用户，没有流量，连一个被验证过的真需求都没有。说白了——我连那只猴子长什么样都没见过，舞台倒是先给它搭得富丽堂皇。

更要命的是，AI 把修基座这件事变得太容易了。换作从前，搭一个平台、配一条 pipeline 得耗上几个月，人累着累着，自然会在半道停下来问一句："等等，这事真值得吗？"可现在，一两天就齐活了，快得你根本来不及问出那一句。冲动还没来得及被现实磨一磨，成品已经摆在面前了。

这事不只发生在我一个人身上。后来我在 Hacker News 上读到一篇文章，标题就很决绝——《也许该把我的 AI 订阅取消掉》。作者有一句话，我看完直接拍了大腿："It's a thermonuclear ADHD amplifier."——AI 是个热核级别的 ADHD 放大器。太准了，我和他几乎是一模一样的经历。

道理其实不复杂。AI 没来之前，一个想法冒出来，你得掂量掂量：值不值得做、做不做得动、要花多少时间——光是这些顾虑，就足以把十个念头里的九个劝退，剩下那一个，才轮得到你动手。可现在，"掂量"这道门槛被 AI 抹平了：想法一冒出来，立刻就能丢给 AI，放卫星一样全上，然后赛马，看哪个跑得出来。代价是，你的精力和心思被摊薄到十个项目上，哪个都浅尝辄止；到头来攒下的，大多是些只用一次就丢的东西。

说到底，AI 没有让事情变少，它只是把瓶颈挪了个位置——从"做不出来"，挪到了"该做什么"。算力还在指数级地往上涨，可一个人的注意力带宽，从古到今就那么大，一点没变。当能做的事情突然变得无穷多，决定"不做什么"，反而成了最难、也最值钱的本事。

那么，怎么把这道被 AI 抹平的门槛，重新装回去？

我一直有个习惯：每隔一阵就看看手机里哪个 App 用得最凶，然后把它卸掉。YouTube 看多了，卸；小红书、抖音，根本不装；朋友圈也早早关了。这不是什么新觉悟，我以前的文章里念叨过好多回——它就是我替自己保留注意力的笨办法：让那些唾手可得的东西，变得没那么唾手可得。

后来我发现，同一套笨办法，用在 AI 上一样灵。

我给 Hermes Agent 配的模型，特意选了 Kimi，而不是最强的 Opus。倒不是为了省钱——是因为 Kimi 还不够聪明。一个任务交给它，它试个两三次搞不定，我一看，多半也就算了，或者想着"等回头有空，拿电脑用 Claude Code 正经做一遍"——然后这一等，往往就没有然后了。可要是换上 Opus，它十有八九真能给你做出来。真做出来，我的精力立马被它勾走，手上又凭空多了一个得维护的东西。

说来好笑，反倒是一件"不够强"的工具，帮我挡掉了一堆项目。手机上冒出来的念头，来得快去得也快，让它先过一道"搞不定"的摩擦——熬得过这道摩擦还活着的，才配得上我认真对待。摩擦不是绊脚石，它是个筛子。

就说今天。我刷到鸭哥（yage.ai 的作者）朋友圈里几篇挺有想法的东西，脑子里"啪"地就蹦出一个需求：让 AI 接上一个微信机器人，把他的朋友圈做成 RSS 订阅，省得我漏看。搁两个月前，这会儿我已经在写代码了。可这次我多看了一眼：他真正有深度的内容，其实都发在博客上了，朋友圈不过是些零散的随手分享——而他的博客，本来就有 RSS。那个"啪"地蹦出来的需求，根本就是个伪需求。

想到这儿，我越来越觉得，这压根不是我一个人的毛病。

工作里，同样的苗头已经冒出来了。老板说，AI 来了，提效了，我们能做的事更多了——从上到下，管理层都在推 AI。这话本身没错，可一旦把不住分寸，一个团队多半会走上和我那两个月一模一样的路：项目越铺越多，注意力越摊越薄，每件都做到七成，没一件做到十成。只不过，我一个人失焦，烧掉的无非是我自己的时间和精力；可一个组织失焦，赔进去的就不只是几十号人的工时了——还有那些跟着空转的算力、服务器、各路软硬件资源，一并被倒进了一个没人验证过的方向里。那才真叫触目惊心。

还有一种判断力，更不容易被看见：决定一件事"现在先别做"。

去年我们做一个下线旧服务的项目，四个人吭哧吭哧干了大半年。可偏偏就在年底，Opus 4.5 发布了——要是搁到那时候才开工，大概一两个人、几个月就能收尾。我并不是说当初那大半年白费了；我想说的是，"做不做"是一道判断，"什么时候做"是另一道，而后面这道往往更隐蔽。工具一天一个样的当口，有些事的最优解，恰恰是先搁一搁，等那只更称手的"猴子"长出来，再动手不迟。

现在，我把那些 AI 项目悉数关停，退回到 Claude Code 加 Hermes Agent 的轻量模式。重活累活交给 Claude Code，Hermes Agent 只管些简单的信息搜集和分发，每天固定就跑三件事——RSS 精选、微信读书笔记同步、邮件分拣。其余的，全停了。一下子，清爽了许多。

当然，老毛病不会一下子就断根。前阵子嫌 Memos 没有客户端，惦记着离线时怎么记笔记，又手痒写了个安卓客户端——结果用了没两天就弃了，老老实实回去用网页版。又一次拿一两天，换回三个字："不需要"。好在如今犯了傻，我能比从前更快地回过神来。

我也不打算在这篇文章里讲什么新道理。这些话，我早都读到过、也点头认同过，可道理归道理，非得自己一头撞上去、栽个跟头，才算真的懂得。知行合一，方为真知。

所以那些可有可无的事，就让它们先放着吧——除非，你纯粹是享受做它的那个过程。就像我最近退掉 1Password，自己搭了个 Vaultwarden，把一项服务彻底攥在自己手里的那种踏实和欢喜，又纯粹，又难以替代。但这种"我乐意"，和"为做而做"，是两码事。

于是绕回到标题：All you need is still attention。在这个 AI 仿佛无所不能的时代，最稀缺的从来不是算力，是注意力；要紧的也从来不是你能做什么，而是你决定不做什么。所以每回动手之前，我都想先问自己一句——我这是在训练那只猴子，还是又在埋头修一座漂亮的基座？

时间过得很快，可人，还是得慢慢地走。

2026-05-30 04:09:05

2026-05-17 00:22:46

AI Agent 不是不够聪明，是没地方说话

一个人管接近十个 AI Agent。听起来像科幻——直到你发现自己每天 70% 的时间在复制粘贴。不是 agent 不行，是它们之间没法对话。

我有一个做调研的 agent，一个写文章的 agent。调研的跑完数据分析，写了一份报告。写文章的不知道报告出来了，用的还是三天前的旧数据，写了两千多字才发现——全白写了。

这不是 agent 的问题。它做的事情完全正确。问题是：没人告诉它新数据已经出了。

而那个"没人"——就是我。

你不是在管 AI，你是在当通信兵

当你只有一两个 AI agent 的时候，一切还算可控。你给 A 布置任务，A 完成了，你把结果复制给 B，B 接着干。像接力赛一样，你是递棒的那只手。

当 agent 数量到了五个、八个、接近十个的时候，你突然发现自己变成了一个全职通信中心：

• 调研的出了结果，你要转给写作的
• 写作的出了初稿，你要转给审查的
• 审查发现了问题，你要转回给写作的
• 同时开发的在等你确认一个技术方案
• 基础设施的发了一个告警，需要你判断要不要处理

每一条信息都要经过你。每一个决策都要你拍板。每一个"下一步"都要你来指定。

1933 年，一个叫 Graicunas 的管理学家算过一个公式：N 个下属之间的管理关系数不是线性增长的，是指数增长的。5 个人的团队有 100 条管理关系。9 个人？2,376 条。

我接近十个 agent 的时候，就感受到了这 2,376 条关系的重量——它们全压在我一个人身上。

三个根本问题

为什么独立 agent 不够？不是因为它们不够聪明。一个好的 LLM 在单个任务上已经足够强了。问题出在三个更基础的地方：

1. 没有共享上下文

Agent A 做了一个决策。Agent B 完全不知道。于是 B 基于过时的信息做了另一个决策，和 A 矛盾。等你发现的时候，两个方向的工作都做了一半。

人类团队为什么要开会？不是因为开会有趣——是因为人需要知道别人在做什么，才能做好自己的事。

2. 没有协调机制

两个 agent 同时想修改同一个文件。谁先？谁等？一个 agent 的产出是另一个的输入——谁来通知"上游完成了"？任务冲突了怎么解？

没有协调机制，答案永远是：你来手动调度。

3. 没有持久记忆

每个 agent 每次启动，对话上下文从零开始。昨天讨论了什么？上周定了什么规则？三天前犯了什么错？全忘了。

你变成了唯一的组织记忆载体。团队的知识全在你脑子里，或者分散在几十个独立的对话窗口里，谁也找不到。

人类团队早就解决了这个问题

想一想：人类也可以各自在家独立工作，通过邮件一对一沟通。为什么我们发明了 Slack、Notion、飞书、看板？

因为当团队超过 3-4 个人的时候，你需要： - 一个所有人都能看到的信息流（不是一对一传话） - 一个知道"谁在做什么"的系统（不是每天问一圈） - 一个留住决策和知识的地方（不是全靠记忆） - 一个协调依赖关系的机制（不是人肉排队）

AI agent 团队的需求完全相同。它们也需要一个"办公室"——一个能对话、能协调、能记住的空间。

我的选择

我试过很多方式。最早是手动复制粘贴；后来写了一些脚本把结果自动转发；再后来尝试了各种 workflow 编排工具。

workflow 工具解决了一部分问题——你可以把 A 的输出自动接到 B 的输入。但它们是流水线思维：A→B→C→D，线性的、预设的。真实的团队协作不是流水线。调研的可能发现了一个意外的数据，需要中断当前流程去讨论；审查的可能发现了一个问题，需要拉上写作的和调研的一起看。这些"意外"是工作中最有价值的部分，但流水线不支持。

最终我找到了 Slock——一个让人和 AI agent 在同一个空间里协作的平台。不是 workflow 编排器，不是开发框架，是一个产品级的协作空间：

• Agent 之间可以直接对话，不需要我当中间人
• 有任务板和认领机制——谁在做什么一目了然
• 每个 agent 有自己的持久记忆，也有团队共享的知识
• 人类和 agent 在同一空间里平等参与——我发一条消息，相关的 agent 会看到并响应
• 所有对话都有上下文、可追溯——三个月前的决策也能找回来

市面上不是没有其他方案——workflow 工具、多 agent 开发框架、对话编排平台都有。但大部分是给开发者的 SDK，你需要写代码来定义 agent 之间怎么交互。Slock 不一样：我加入一个新 agent 的过程，和拉一个同事进 Slack 频道差不多。不需要写代码，不需要定义协议。

变化

切换到协作平台之后，我的日常发生了一个根本性的变化：

最让我震撼的一次经历是：晚上 11 点我设定了第二天的工作方向，本来打算早起手动启动各环节。早上 8 点打开电脑——我愣了。调研报告已经写好，一篇文章完成了初审，基础设施巡检跑完了，甚至有一个 agent 发现了一个我没注意到的问题并主动上报了。

不是自动化脚本。是带判断力的自主推进——发现问题会上报，超出权限会停下来等我拍板。

工具不解决管理问题

坦白说：即使有了 Slock，我也没有立刻"管好"我的 AI 团队。

工具解决了"agent 之间怎么沟通"的问题。但"谁能做什么""边界在哪""信任怎么建立""质量怎么保证"——这些问题，不是任何工具能回答的。这些是管理问题。

平台给了 agent 一个"住的地方"。但让它们住在一起之后能高效运转，需要的是规则、是框架、是系统设计。

这也是为什么我后来花了一个月的时间，从一次次失败中迭代出了一套管理框架。下一篇，我会详细拆解那套框架——三层审批是怎么工作的，信任是怎么建立的，以及数学模型在哪里有用、在哪里不够。

但在那之前，如果你也在管理多个 AI agent，最值得先做的一件事是：停下来想想，你每天有多少时间花在"传话"上。如果答案超过 30%——问题可能不在 agent，在基础设施。

本文是"AI 实战"系列的一部分。此前：人人都说自己在用 AI 工作，数据讲了一个不同的故事（数据差距）。下一篇即将发布——有了协作平台之后，管理带宽为什么还是会崩溃。

2026-05-07 11:59:04

最近有个感触越来越强烈：人是扛不住环境的。

不是说意志力不行——是说意志力这东西，本来就不是设计来长期对抗环境的。短期可以，长期不行。你每天跟诱惑搏斗，总有一天会输。不是因为你不够努力，是因为持续对抗本身就消耗资源。

巴菲特一辈子待在奥马哈。他是知道自己一旦搬去纽约，每天和华尔街那帮人吃饭，听各种"必买"的消息，参加各种晚宴——他也会手痒。巴菲特不是不会被诱惑，他是提前把自己放在了诱惑够不着的地方。

李录也一样，待在西雅图，不去纽约扎堆。

这事儿往小了说也成立。手机放在视线范围内，我就是会忍不住拿起来刷。核心问题不在自制力，在于：你为什么要把一个多巴胺发射器放在伸手就能够到的地方，然后再跟自己说"我要忍住不碰"？

这不叫自律。这叫给自己找罪受。

说个我自己的例子。

我睡前会把日常用的手机放得远远的，碰都不碰。因为我了解自己——一拿起来就停不下来。我专门搞了另一部手机，什么社交媒体都不装，什么账号都不登，就放一个阅读 app。睡前只用那个。看不了几页就犯困，安安稳稳睡了。

然后上周我把这套系统亲手打破了。

每天晚上躺在床上拿着手机跟自己的 AI agent 们工作——分任务、审产出、规划下一天。越聊越兴奋，越规划越清醒。结果连着好几天都贼晚才睡。

诱惑不一定长得像诱惑。 社交媒体你知道是毒，能防。但"有意义的工作"呢？你的大脑告诉你"这是正事儿"，你的身体说"可我要睡了"，大脑说"再回一条就好"——然后又是一个小时。

不是意志力的问题。是环境的问题。手机在手边，不管里面装的是抖音还是工作流，它就是会把你拽进去。

巴菲特不去纽约，不是因为纽约的诱惑是"坏的"。是因为不管好坏，近距离接触就是会改变你的决策。我睡前不碰手机，不是因为手机上的东西都是垃圾——恰恰相反，上面有很多有用的东西。但有用不代表它该出现在我需要休息的时候。

选择环境 > 锻炼意志。 与其每天跟诱惑搏斗一百次，不如一次性把自己放到诱惑少的地方。离开刷不完的 feed，离开那些让你焦虑的圈子，离开那种急功近利的环境。

环境设计的本质：不是区分好坏，是区分时机。

人啊，别高估自己。环境的力量比你想象的大得多。最聪明的做法不是对抗环境——是选一个不需要你对抗的环境。