2023，每天 chat with gpt；2026，每天用 agent

2023，我的ai学习建议只有一句话：每天 chat with gpt；

2026，我的ai学习建议还是一句话：每天用 agent。

2026年，知识工作很大概率会被agent颠覆，就像 2025 年编程工作已经被 agent 颠覆一样。

玩转龙虾类 agent（全新的 agent 范式）的关键，不在于工具本身，而在于一种"agent元技能"——你自己的认知水平、思维方式和毕生积累的Context。

agent，不是你的”ai员工"，而是增强人类智力的"钢铁侠战甲"，它倒逼我们在更高的抽象层级上工作和创造价值。agent 时代不属于consumer，agent 时代是 prosumer（创造性消费者）的时代。

上周五的第二场龙虾agent专题讲座，整整 2 小时(直播回看链接：https://yg1qo.xetslk.com/sl/39vUH)，文字稿快两万字，现在提炼了4000字版本干货笔记。

听过直播的，可以温故知新；还没听直播的，可以迅速了解全局，然后按图索骥，去看视频回放，眼见为实，激发兴趣，开启思路。

话不多说，笔记请查收～

2万字全文转写稿也弄好了。我做了PDF版，便于你导入微信读书或其他工具中使用。if 需要，then 微信联系我，暗号：“agent元技能”

（需要是ai社群成员或大会员，发学习时长截图，之前发过截图无需重发）

《禅与龙虾养殖技术2：agent 元技能》

主讲：howie.serious

时间：2026-03-20 （W2611）

关键概念

• agent元技能：驾驭agent的底层能力——不是技术操作能力，而是认知水平、思维方式、Context积累和修身养性的综合素养
• prosumer（创造性消费者）：Production/Professional + consumer，不只是消费信息，而是用agent驱动创造、决策和行动
• Context Engineering（上下文工程）：将毕生积累的笔记、阅读记录、专业经验接入agent，是agent价值的核心壁垒
• agentic Loop（智能体执行循环）：agent不断推理→调用工具→采取行动→反思→重来的循环过程
• Skills：对专业技能的封装，agent的"双手"
• MCP：打通工具和数据的协议，让agent能操作各种外部系统
• ai slop：ai生成的看似干货实则垃圾的内容
• **"Run tools in a loop to achieve a goal"**：Simon Willison 对agent的定义
• 钢铁侠战甲比喻：agent不是替你干活的"员工"，而是增强你能力的"钢铁侠战甲"，效果取决于穿战甲的人本身

2026，agent 之年

知识工作面目全非

• 2026年之后，所有的知识工作"应该是面目全非的"。体力工作暂未到那一步（人形机器人"连GPT-1的阶段都还没有到"），但知识工作领域已发生根本性变化
• 全年聚焦agent这一件事：涉及Context、Tools、Skills、MCP，以及各垂直领域的agent（内驱式学习agent、费曼学习agent等）

“9块9龙虾”与原版龙虾的本质差异

• 用一个"生理模型"来理解agent的构成：大语言模型是"脑" （决定智商）；Skills/MCP/Tools是"手" （决定操作能力）；Context是记忆 （接上你毕生积累的笔记和经验）
• 国内9.9块龙虾问题：跑在封闭云端、用的不是原版GitHub代码、模型不是顶级、工具生态有局限
• 比喻：原版龙虾是"威武雄壮的一米长的深海大龙虾"，国内的"可能像个小虾米"
• 安全风险：龙虾能操作电脑里所有文件，没有安全意识的人养龙虾"简直就是给黑客、给各种黑产送东西"
• "如果你像大街上排队领鸡蛋那样去搞这些龙虾，其实就是把一个极其危险的东西，交到了一个本身不具备认知能力的小孩手里"

养殖原版龙虾的门槛与实践

• 实际门槛比想象中低：朋友远道而来，从零开始，在ChatGPT指导下十分钟内装好原版龙虾
• 关键方法："不是让你去读懂命令行里的所有输入输出，而是ChatGPT可以直接帮你理解"
• 团队中非技术背景的女生也成功养上了龙虾，并搭建出 howie 同款agent驱动的信息流系统
• “养龙虾，说难也不难，说不难也难”——对有一定Agency（能动性）和基本学习能力的人来说，"即使平时不怎么关注电脑技术，也能轻松玩转"

claw范式

• Claude Code 也推出Dispatch功能（"特派员"）：手机远程操纵Mac上的agent，相当于Claude版的龙虾
• 一个月养殖经验的核心工作方式：口述指令、agent执行、人来审阅和评价
• 拿DJI麦克风，自然语言描述任务想法，Typeless精准转化成指令
• 几轮对话不断优化，功能即可完成
• 内参编辑agent 案例：龙虾agent凌晨一点自动制作日报推送到notion
• 思想对话agent 案例：读完文章对话筒发表感想，agent感知到回应后主动展开对话，结合划线笔记、行为习惯和过往交互记录

云淡风轻背后的修身养性

• "你不能再拼蛮力，不能把脑力劳动当成体力劳动来干"
• 一个人的思维状态、认知水平、作为"通才（Polymath）"的素养，变得前所未有地重要
• 自己的节奏特别重要："没必要焦虑地去安装海量的Skills"，"稳一点，想清楚一点，才能真正发挥龙虾的威力"
• "外界越是煽动焦虑，现实越是魔幻，我们内心的内核就越要稳"

agent的本质，绝非“ai员工”

"战甲"而非"员工"

• "私人ai员工"是一个"非常糟糕、甚至是有害的比喻"——很多人装完不知道能干嘛，纷纷卸载，根本原因就在于此。
• 更好的比喻：你的一件钢铁侠战甲，agent能发挥多大效果，"完全取决于你自己的认知、思维方式，甚至情绪状态与修身养性”。

Engelbart的远见

• 追溯到1962年Douglas Engelbart发明鼠标的论文：从PC到互联网到大语言模型和agent，几十年来的技术都是为了一个目标——增强人类智力
• 乔布斯说个人电脑是"bicycle for the mind"；龙虾agent可以理解为"人类思维的小汽车、赛车或者小火箭"
• 但"整体来讲，它还是要靠人本身来驾驭"

agent时代的工作状态

• "很多时候我就站着，或者坐在椅子里，甚至在几平米的小房间里来回不断地走。你需要把事情想得特别清楚"
• 想法随时掏出手机输入Inbox——Inbox已完全由agent驱动，打通了obsidian和notion

agent时代，属于prosumer

prosumer vs consumer

• Nikita Bier的定义：从2026年开始，在ai前沿作战的每一个人都可以用一个词总结——prosumer
• consumer（消费者）：不能生产，只会消费，"疯狂消费短视频，消费垃圾的ai slop，消费智能媒体营销文"，却没有创造价值
• prosumer = Production + consumer，或Professional + consumer，即"创造性消费者"
• "agent时代本身就是属于prosumer的时代"

ai内参系统：从信息消费到思考与决策

• ai内参系统"不是让你去互联网上消费更多的信息，而是要把你过去的信息消费转化成思考、转化成决策、转化成认知、转化成行动"
• 引入一星垃圾内容作为ai slop反面案例——"你看了很多垃圾你就知道什么是好的"
• 整个系统是"一个完全由ai agent驱动的思考系统"

跃升抽象层级

• agent时代"我们必须运作在一个更高的抽象层级上"
• 过去做具体的执行工作（翻译、审计底稿）；现在"主要做编排策划，提出问题和各种各样的想法"
• "你真的是在用一种全新的方式工作"：路上想、床上想、沙发上想、转圈走，想清楚用语言说出来就OK
• Andrej Karpathy原话："通过最顶级的agentic Engineering所能实现的杠杆是非常高的。"——agent驱动的ai系统，是2026年的最强杠杆

每天使用agent：2026年最大的定投

• "一定要每天用agent"，积累第一手经验，探索最佳实践
• "每天用agent，探索最佳实践，打造agent驱动的ai系统，是整个2026年回报最大的一种定投"
• agent能百倍放大洞察、能力和品味，"越发需要我们专注，越发需要我们放慢"——"我是在刻意放慢，刻意不去折腾"

纯粹智力 + agent = 百倍杠杆

• 过去"纯粹的智力在没有杠杆资源的情况下很难变现"——在agent时代不再成立
• "一个人的脑力、在一个领域的专业洞察，一旦有了agent系统的驱动，一人公司就能抵一百个人"

什么是真正的agent？

Simon Willison的定义

• "Run tools in a loop to achieve a goal."
• agent能运行和使用工具，通过agentic Loop（智能体执行循环），不断推理、调用工具、采取行动，去达到目标
• agent词源来自拉丁语agere，即do（行动）——"agent就是能够去采取行动的主体"

将agent视作"人"：四个核心组件

1. 大脑（底层模型）： 接入哪家顶级模型，决定智商上限。"你永远不想用一个'南翔技校'的脑子，你肯定想用'清北'的脑子"
2. 性格与思维方式（Prompt / Markdown文档）： 给agent设定的指令，决定行为模式和人格设定
3. 双手（Skills / MCP）： 龙虾Hub上有5000个Skills——"Skill其实就是对一个人专业技能的封装"。没有手，"这个agent就像个人棍"
4. 记忆与上下文（Context）： 最容易被忽视但最关键——"你必须把你自己一生积累的笔记、几万条划线阅读记录、工作十年的经验沉淀接入到agent中"

为什么Context是核心壁垒

• 模型人人都可以花钱买最好的，Skills铺天盖地可以一键安装
• "唯一有差异的是什么呢？其实就是你自己写的指令部分，以及你给他什么样的Context工具，只有这样的话，它才能变得独一无二"
• 没有Context的agent让龙虾每天搜网发早报——"此类内容毫无价值"，因为"agent和大语言模型本身没有判断力"
• 接了Readwise等工具后，agent在你睡觉时操作你的阅读基础设施，"比我操作得更好"

选最好的模型

• "如果你能够用清华北大毕业的学生来帮助你干活，你为什么要用初中生？"
• "如果舍不得用顶级模型，往往说明所做之事本身价值有限"

agent的灵魂：触发器、指令与Skills

触发器与指令

• 以内参编辑agent为例：有时间触发、行为触发（@、日报更新、特定动作）
• 通过各种通道召唤：Telegram、Slack、notion、日历、邮箱
• 指令包含Overview、名词解释、核心工作步骤，用Mermaid语法画流程图
• 每项任务有流程一二三四，每个流程的触发条件和调用的Skill——"这便是整套系统的设计逻辑"

系统设计的心理模型

• 理解agent的心理模型特别重要："不理解的话真的就是只能被割韭菜、被贩卖焦虑了"

龙虾agent的核弹级应用场景

自动化日程与万物入库

• 截图扔给agent说"更新日程"，自动提取细节更新到Google Calendar
• 每天早上自动发送今天和未来三天的待办与提醒
• YouTube视频入库：甩链接调用"YouTube to notion Video Library Skill"，自动抓取频道信息、截图、整理Transcript，后续做三级笔记、提取概念、生成PPT和测试题
• 手动做了不到100个视频入库，用龙虾后"轻轻松松就处理了七八百、上千个"

移动端的终极Inbox与灵感捕获

• 长按手机Action Button直接跳到龙虾Inbox
• 自然语言说出想法，agent精准转写、捕获思考
• 接上notion或obsidian Skill后，每天自动将灵感和待办写入系统——"你就拥有了一个地表最强的、思想孵化的Inbox"

Logseq与notion：前端与后端的分工

• Logseq和obsidian是两个前端，后端是一万多个Markdown文件
• 这些文件通过本地目录直接接到龙虾上
• notion是知识库；Logseq在"构建个人知识体系、去学习概念、以十倍速高效加工和理解的时候，是无可替代的"
• 原则："吃自己的狗粮"

为什么强烈推荐notion agent？

解决Context痛点

• "95%以上的人不应该去用龙虾agent"，因为有门槛
• notion agent真的没门槛，且解决了龙虾agent的致命问题——Context问题
• notion天然有全平台优势、数据库优势、云端协作优势
• "你天然地就在notion里面构建自己的Context"
• 结论："99%的人应该用notion agent作为主力"

ai内参系统的决策价值

• 信息流不只是输入系统，而是"决策系统、行动系统"
• 以CES上老黄发布Rubin架构为例：关于存储板块的洞察可以转化为投资决策——"你不是没有看新闻，而是你看新闻的时候没有去理解它，没有把信息转化为你的判断和决策"

三种agent的协同

• notion agent：跑在云端，以notion为环境
• 龙虾agent：跑在Mac mini里，物理环境
• claude code 和 chatgpt codex：运行在虚拟环境里
• "作为概念，agent只有一个；但不同的agent在细微方面有区别。它们可以是同事，可以独立工作，也可以协同工作"

《serious AI 内参》

• ai内参系统内在价值1000块/年，不会为了覆盖更多人而降价卖99
• "如果这个东西的内在价值就是1000块钱，你就不能把它卖便宜了，因为卖便宜了吸引来的也不是你所定位的用户"
• 内参读者"一定得是prosumer"——不是服务"被时代抛弃的人"
• 双向筛选机制：需发送学习时长截图，设置门槛筛选用户。”不能说你像大爷一样甩个365我就得乖乖给你开，这是一个双向筛选的过程”。

“搭建同款agent信息流系统”

各领域Pro的系统化

• 面向各领域专家（半导体、律师、医疗）：搭建同款agent驱动的信息流系统
• 每个领域的Pro都应该做一个agent驱动的系统："只要你在某个领域是Pro，就说明你过去很有价值，而这个价值应该在agent时代放大十倍、一百倍"

agent驱动的家庭基础设施

• 计划推出"从零玩转agents"的notion版教程，门槛极低
• Language OS：用ai驱动的学习系统激发孩子内驱力
• "现在有了agent，只要分享我的系统，任何有大学学历的家长都可以像我们一样"推进学习型家庭
• "今年我们要做的就是这一件事：把过去所有的经验变成几个agent"

2026年底展望

• "所有的知识工作都会变得跟以前完全不一样"
• "2026年几乎一切知识工作都会实现agent驱动的自动化"
• 核心经验："笔记砖块化，技能Skill化，最终用agent直达结果，十倍百倍地放大个人能力"

one more thing

作为我玩龙虾的第一个项目，《serious AI内参》已经运行整整一个月了。

今天正式上架，欢迎品鉴。点击“阅读原文”，了解详情～