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2我一直在用同一个Agent窗口帮我做播客的所有事——语音文档转逐字稿、提炼标题、写 Shownotes、提炼时间轴、给我优化建议……做了两个多月。最近我发现它越来越慢和不好用。
我以为是模型问题，结果AI算法工程师告诉我——“这跟模型无关，是大语言模型的天然限制”
AI算法工程师总结了 3 个核心原则👇
✨ 原则 1：上下文有限——AI 脑子塞太多就会乱
你有没有过这种经验？让 AI 干一件事，每次出错你就加一条规则——
- "以后部署不能动数据库"
- "以后必须先过安全检查"
- "以后……"
加着加着 AI 的"规则手册"越来越厚——**它反而越来越笨**。让它写个简单功能，它脑子里得先过 50 条规则，写出来的东西乱七八糟。
✨ 原则 2：做和查必须分开
自己写的东西自己改，总觉得对——这是因为你写的时候注意力已经被带偏了，回头看就觉得"本来就该这样"。
AI 跟人一样——自己写自己审会有盲区。
最简单的做法：开两个对话窗，一个让它干活，干完把结果丢到第二个对话窗，跟新的 AI 说"你是审查员，请你挑刺"。
✨ 原则 3：拆分保下限，积累提上限
拆分 AI 不一定让它做得更好——但能保证它不出大事故。
要让它越来越好，靠的是"积累"——让它写复盘报告、每天学习。
这里有个最戳的反差金句——
💡 人不喜欢写复盘——但 AI 老老实实写。它没有自尊心问题，也没有"我已经懂了"的傲慢，所以它成长和学习很快！
⏳ 时间轴
- 开场：让一只 AI 干所有事，效果好吗？
- 做播客也是同一个问题——同窗口聊久了 AI 变慢、降智
- Agent军团方案：把 AI 拆成"公司化"的多角色协同
- 听友提问：龙虾们怎么协作？是串行还是并行？
- **** 核心原则一：上下文有限——AI 脑子塞太多就会乱
- 关键洞察：拆分不是为了显摆，是为了脑子干净
- **** 核心原则二：做和查必须分开——自己写自己审会有盲区
- 深挖根源：为什么"自写自查"在 AI 训练数据里就缺失？
- 工作流实战：每个干活环节都配审查环节
- **** 核心原则三：拆分保下限 + 积累提上限
- 验尸报告（事故复盘）+ 每天学习机制
- **** 🌟 全期金句：人不爱写复盘，但龙虾老老实实写
- 给普通听众的最小行动——开 2 个对话窗
- 总结三大原则
- 下期预告：完整研发军团长什么样
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