一名 AI 时代工作、生活方式的 探索者。
在这里，我记录自己的探索、思考、赚钱、投资、健康。
朋友发来一段视频：他家的猫第一次被带到楼下散步。
在人类看来，这就是最普通的城市日常——树叶被风吹动、行人走过、车辆驶离。但猫不一样。每一阵响动都是威胁，每一个陌生的影子都让它炸毛。
我看着视频里的猫，突然觉得有点可笑，但又笑不出来。
我们看猫，觉得它反应过度。但我们自己呢？
工作、财富、行业趋势、新的机会、错过的机会。这些东西每天在我们脑海里横冲直撞，带来的恐慌一点也不比猫少。
问题出在哪？
猫不知道那些车和人是无害的。它没有足够的认知去判断：哦，这只是路过，不是攻击。它只能全部视为威胁。
人也一样。我们焦虑，不是因为那些事情真的有多可怕，而是因为我们缺乏足够的认知高度去审视它们。当你没有”站在高处”看”树叶和行人”的视角时，一切晃动都像是地震。
怎么破？
第一层认知：意识到让你焦虑的那些事，很可能跟猫眼里的车和人一样——不过是日常的、无害的扰动。
第二层认知：提升自己的认知维度。当你能站在”看行人”的高度，而不是”被行人吓”的高度时，你自然能区分什么是真正的威胁，什么只是路过。
做 Agent 产品，最容易被忽视的一个问题是：用户到底在为什么而焦虑？
表面上，用户焦虑的是 AI 回答得不准。但实际上，真正让人不安的，是那种对过程的失控感——你输入了一段话，不知道中间发生了什么，答案就突然冒了出来。
传统软件不是这样的。传统产品讲究的是确定性：你点一下按钮，系统必然执行一个动作，100% 可预期。这种确定性，是用户安全感的来源。
但大模型不是这样。它的本质是概率模型，再厉害的模型也做不到 100% 准确。这意味着，用传统产品的思路做 Agent，用户一定会感到失控。
怎么办？答案就在”玻璃盒”这三个字里。
玻璃盒不是让用户控制这个过程——那是另一个极端。玻璃盒的意思是：用户虽然不能干预 AI 在做什么，但至少能清楚地看到它在做什么。它在调用哪个工具、它在读取什么上下文、它为什么做出了这个判断。
透明，是确定性最好的替代品。
当用户能”看见”过程的不确定性时，不确定性本身就没那么可怕了。这，就是玻璃盒的价值。
我们习惯了做工具的使用者，或者更进一步，做工具的监督者。但真正的进化，或许是成为 “Human on the loop”——将自己从执行流中彻底剥离出来。
这听起来有点激进，但逻辑其实很简单：既然 AI 在算力和逻辑上已经超越了我们，如果再喂给它足够的垂直领域上下文，它完全可以成为我的完美代理。
我现在正尝试把公众号的创作流彻底自动化。从选题、写作、Review 到迭代优化，甚至最后的平台推送，全部交给 Agent。而我需要做的，仅仅是最后那个不可替代的动作——扫码授权。
这不仅仅是为了偷懒，而是为了验证一种可能性：当我们不再被具体的流程捆绑时，我们还能创造什么？
跑步不仅仅是为了流汗。
它更像是一个物理开关，强制帮你切换思维模式。当身体开始机械律动，大脑反而获得了抽离的特权。站在远处审视自己，才意识到之前的策略有些陈旧。
那些在工位上苦思冥想的难题，往往在汗水流下的瞬间变得清晰。说实话，我之前也挺焦虑，觉得运动是浪费时间。现在才明白，这哪里是休息，分明是另一种维度的深度工作。
它给大脑换了个档位，让你从战术的勤奋中抬头，进行战略的复盘。
以后，每天的运动雷打不动。这不仅是练身体，更是为了保持清醒。
【我准备给现在的 AI Agent 们，搞一场“实战大考”】
最近不写虚的了，准备干点硬核的。 未来几天的目标只有一个：把市面上能叫得上名字的 Agent，挨个拉出来溜溜。
不测写诗，不测聊天，也不测它能不能做奥数题。 只测一件事：执行力。 给你一个模糊的目标，你能不能自己拆解？ 遇到报错，你能不能自己修？ 需要数据，你能不能自己找？ 最后，能不能把活儿干完，直接把结果甩我脸上？
我会为每个 Agent 写一份“体检报告”，最后汇总成一张横向评测表。 谁是真干活的“员工”，谁是只会嘴炮的“混子”，一测便知。
如果你也在关注 Agent 的落地能力，蹲个后续。 这次，我们只看结果。
#AIAgent #深度评测 #生产力工具 #去伪存真
