莱芜在线论坛莱芜话题王作泉,wordpress容易优化吗,最近的战争新闻大事,浙江住房和城乡建设厅网站你一天切出 Agent 窗口多少次#xff1f; 这个问题是昨天在分享会上聊到的。我们当时在说 Emacs——它的作者 Richard Stallman 从来不认为自己做了一个编辑器#xff0c;他认为自己做了一个操作系统。理由很简单#xff1a;你打开 Emacs 就开始工作#xff0c;离开工作就…你一天切出 Agent 窗口多少次这个问题是昨天在分享会上聊到的。我们当时在说 Emacs——它的作者 Richard Stallman 从来不认为自己做了一个编辑器他认为自己做了一个操作系统。理由很简单你打开 Emacs 就开始工作离开工作就关掉 Emacs整个工作生涯都在这个容器里发生。说到这儿我愣了一下。我用 Agent 这么久一直把它当一个窗口——有事找它没事不来往。它是工具不是世界。那如果反过来呢全屏打开假装今天切不出去。昨天我试了一天。这篇文章想说的不是「效果很好你也试试」而是这一天里我真正想明白的几件事。早上第一件事把今天最重要的三件事告诉它。写 TOP 3 这个习惯我保持很多年了过去写在纸上。纸的问题不是纸本身是你写完合上本子的那一刻——微信弹出来邮件弹出来临时的事一个一个把你切走。到下午回头看TOP 3 一件没动。纸不会拉你回来。在 Agent 里不一样。三件事的目标、时间、材料全发给它它帮我排节奏。下午有个讨论会我把昨天的背景丢过去它直接梳理出三个议题和每个议题的预期产出。做完一件接一件对话主线始终在。过去 TOP 3 是写给自己看的备忘录。现在是跟搭档共同执行的作战计划。这两件事看着差不多体验完全不同。但这还只是效率层面的事。真正让我觉得「这事儿变了」的是另一个场景。聊调研之前我先说一个具体的事。前段时间我看到一篇讲 Manus 的分析觉得写得不错收藏了。过了两周有人问我怎么看 Manus 的定位我发现自己说不出什么有深度的东西。那篇文章的核心观点我已经忘得差不多了隐约记得「好像挺厉害的」仅此而已。收藏了等于没看。看了等于没想。想了没有跟自己已经知道的东西连上等于没学。这就是信息和认知之间的那道墙。跨过去需要一个动作把新东西跟你已有的知识结构产生连接。这个动作过去很贵——你得自己花时间去查、去比、去想「这跟我之前理解的那个事是什么关系」。大部分时候你没这个余裕信息就这么流走了。我在 Agent 里调研了大概五个话题之后跟它说了一句话把刚才的调研过程变成一个 Skill。它做出来了。从此以后无论我给它一个词、一个工具名、一段话还是一张截图它都按我的标准流程做——搜集信息、提炼重点然后那个关键动作跟我已有的认知挂钩。如果我之前调研过 Agent 产品的定位逻辑那它在调研 Manus 的时候就会主动帮我比较这跟你之前对 Agent 定位的理解有什么异同。这根线过去是我自己手动连的大部分时候连不上。现在 Agent 每次都帮我连。你可能会问Agent 怎么知道你已有的认知靠记忆。这是我全天在 Agent 里工作最深的一个体会——记忆不是锦上添花的功能它是整个工作模式的地基。地基不牢上面什么都白搭。我的做法很粗暴每做完一件事马上存入记忆。不等一天结束不指望它自己记住。但更关键的是记忆系统本身怎么设计。默认的记忆系统想记住一切这其实有问题。你塞三百条记忆进去跟没有记忆差不多——什么都有等于什么都找不到。我用的是一个叫 Memory Like a Tree 的方案。它的理念是记忆跟树叶一样有生命周期。正在用的是绿叶不常用的变黄叶长时间不碰就自然脱落。遗忘不是 bug是特性。你的大脑之所以好用不是因为它记住了一切是因为它敢忘。说到这儿其实有一个问题我自己也想过——「全天不切出去」这件事会不会是一种执念毕竟真正重要的不是你待在哪个窗口里而是你有没有在做最重要的事。如果为了「不切出去」而绕远路那不是提效是添乱。我昨天确实碰到了这个问题。有一次我需要安排一个会议在 Agent 里做不到正常做法是切出去打开日历发完邀请回来一分钟的事。但我犹豫了一下——「我今天说好不切出去的」。这个犹豫本身就很荒谬。所以我想说清楚重点不是「永远不切出去」重点是每次切出去的时候你知道自己为什么切出去。每一次切出都是当前工作流的一个信号。有些信号说明 Agent 能力还不够安排会议有些说明你没给它足够的上下文它不知道你的日历还有些纯粹是手指的肌肉记忆——没什么事就是习惯性切了。第三种最值得警惕。因为它说明你的工作方式还没有真正迁移过来身体还住在旧世界里。有人可能还会想这不就是个 all-in-one 工具吗把所有功能塞进一个窗口有什么新鲜的不一样。过去的 all-in-one 工具是把功能堆在一起。你的项目管理软件知道你有哪些任务但不知道你为什么焦虑。你的笔记软件存了你所有的想法但不知道哪些想法之间有关联。它们是一堆不会说话的抽屉碰巧装在了同一个柜子里。Agent 不是柜子是一个理解你的搭档。它知道你今天最重要的事是什么、上周调研了什么、你对某个话题已有的判断是什么——然后在这个基础上帮你推进工作。不是功能集成是认知集成。这是本质差异。最后说一个让我意外的发现。做 Skill 的过程中我以为我在教 Agent 怎么工作。做了几轮之后我发现其实我在教自己。每个人的调研方法不同写作流程不同准备会议的方式也不同。这些东西平时靠直觉、靠习惯、靠「上次也是这么干的」。模糊地有效着但你说不清楚。做 Skill 逼着你把模糊的经验变成明确的步骤分几步每步输入什么产出什么哪些可以标准化哪些必须你自己判断。我在做调研 Skill 的时候才发现我过去调研一个话题有时候会花一个小时在无关的分支上乱逛最后回到正题已经忘了自己一开始想搞清楚什么。这不是 Agent 能力的问题是我自己工作方法的问题。你以为你知道自己怎么工作的直到你试图把它说清楚。我现在固定了三个 Skill调研报告、提取认知、写作素材积累。每个都改了好几轮才稳定。它们不是我写给 Agent 的指令更像是我跟它一起打磨出来的默契。昨天结束的时候我最大的感受不是效率提高了多少。是一种很久没有过的整体感。过去我的一天是碎片化的。这个软件跳到那个软件这个窗口切到那个窗口每次切换丢失一点上下文。到晚上回想今天干了什么总觉得模模糊糊像一天过了好几天。昨天不一样。所有的思考、决策、做过的事都留在同一条对话流里。往上翻能看到早上定的目标、中间的推进、下午的总结。一天的工作有了完整的纹路。信息在这个容器里自然流动被吸收、被连接、被记住。不是你刻意去整理而是你在里面工作整理就自然发生了。这才是「Agent 即 OS」真正的意思。不是把所有功能塞进一个窗口是让你的工作有一个统一的认知底座。你不再是在各种工具之间搬运信息的人你只需要想你该想的事。剩下的容器会接住。这篇文章里提到的很多东西——怎么设置 Agent 的「灵魂」让它真正理解你、怎么配定时任务让它每天自动干活、怎么把日常工作场景一个个接进去——我在「非程序员零基础 OpenClaw 实战」系列的第二讲见文末里做了完整的拆解和演示。不需要编程基础不需要技术背景。你完全可以用极低的成本拥有一个真正智能的个人业务助理。如何学习AI大模型 “最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。1.大模型入门学习思维导图要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈2.AGI大模型配套视频很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程每个章节都是当前板块的精华浓缩。3.大模型实际应用报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。全套教程文末领取哈4.大模型实战项目项目源码光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战项目来学习。全套教程文末领取哈5.大模型经典学习电子书随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。全套教程文末领取哈6.大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。全套教程文末领取哈为什么分享这些资料?只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿分享给你学习我国在这方面的相关人才比较紧缺大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击