2 个月，烧完 160 亿 token 后才发现：人的“理解”才是驾驭 agent 的真正瓶颈

刚才看了一眼今年的token 用量：2026 上半年，累计用了 160 亿 token。

距离全年的 1000 亿 token目标，还有较大差距。

但实际上已经是没日没夜高强度学习和实践了。回顾了一下一路练习过来的项目和节点：

• 4 月 19 日，在阿禅的 agent 黑客松线下活动上，第一次把 agent 用在编程上，开启了“ai 编程”的新篇章（之前用 ai、用 agent 很多很多，但都是非编程场景）。第一个练手项目是 chrome 插件：Minecraft 风格的 pomodoro 番茄钟。
• 5 月 2 号，正式开始用 codex 为主力。因为 gpt-5.5 模型能力很不错。
• 先给 macify 做了一个landing page：https://macify.candobear.com/
• 又做了把微信文章转存到 readwise reader 的服务：https://wechat2readwise.candobear.com/
• 中间还把 agent 信息流系统的 8 个 skill，全套工作流迁移到 codex 上；还顺手做了 AI 内参网站的 1.0 版本 https://seriousai.candobear.com/
• 5 月 16 号，微信读书开放api，当天晚上就做了一个阅读挑战 app https://weread.candobear.com/
• 上周，ai 内参 2.0 网站正式上线 https://ai.candobear.com/ 这是我和阿禅合作的产品，也是目前最“生产级”的产品。
• 上周还做了一个 token 排行榜 app https://ai.candobear.com/tokenomics/
• 主力产品（能运营维护很多年，产品价值甚至延伸到 10 年、几十年后）就两个：AI 内参（以及底层的agent 信息流系统），阅读挑战 app。其他都是学习用途，练手的。

2 个月的时间，160 亿 token，这期间除了吃饭睡觉，基本上没有在其他任何事情上分过心。

一直想做一些总结，但发现还是挺难的。如果分享对象本身对agent 不感兴趣（没有一定的一手经验，例如 30 亿 token），很容易吃力不讨好。

这周五，我拉上阿禅一起，准备继续“吃力不讨好”一次。

讲座大纲

对于agent实战派来说，如果聚在一起聊agent，估计三天三夜都说不完。

这次我们聚焦一点，也是几个月来感受最深、帮助最大、最能提升agent驾驭能力的一点来讲。

聚焦一个问题，2小时直播，我和阿禅一起，分析我们到这个问题上的解决方案，道法术器。

直播间

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