AI Agent形态也流行了很长时间了，虽然还在一个月一个玩法。
与之前比较的话，从使用者心智角度最大区别是从单线程变多线程了。
以前效率再高也不好脱手，只能强调单线程效率。如今很容易就能看到有人宣称同时在用N个agent。
但人类目前的思维习惯等等并不怎么适配并发，多切几次上下文就切晕了。
目前来看最常见的形态其实让agent在干，自己摸鱼去，约等于双倍效率。
还有就是喜欢管理的了，只要自己作为管理就不需要理解每项任务了。
自己制定制度，让agent管agent, 还有十几个agent组一个虚拟公司的.
不过管理本身也是很难的事情，何况是AI管理。
目前比较可行的方案,还是拆分同一上下文的任务为可并发的子任务,也就是子agent.
相当于做底层管理层了,比较可控，不过也和多线程有同一个问题，很多地方都不能并发。
而最有趣的还是用AI辅助做研究的, 特别是思维上的。 如何拆分自己的思维过程丢给多个agent，进行辅助研究。
与之前比较的话，从使用者心智角度最大区别是从单线程变多线程了。
以前效率再高也不好脱手，只能强调单线程效率。如今很容易就能看到有人宣称同时在用N个agent。
但人类目前的思维习惯等等并不怎么适配并发，多切几次上下文就切晕了。
目前来看最常见的形态其实让agent在干，自己摸鱼去，约等于双倍效率。
还有就是喜欢管理的了，只要自己作为管理就不需要理解每项任务了。
自己制定制度，让agent管agent, 还有十几个agent组一个虚拟公司的.
不过管理本身也是很难的事情，何况是AI管理。
目前比较可行的方案,还是拆分同一上下文的任务为可并发的子任务,也就是子agent.
相当于做底层管理层了,比较可控，不过也和多线程有同一个问题，很多地方都不能并发。
而最有趣的还是用AI辅助做研究的, 特别是思维上的。 如何拆分自己的思维过程丢给多个agent，进行辅助研究。