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每天像刷短视频一样，看独立开发者们产品介绍。标题基本围绕——“xx出了一款oo产品”和“oo，解决你xx问题”。
我，作为一个不大懂产品的人，在早晨喝完咖啡等屎，这段朝圣的时间里，疯狂地接受信息轰炸的洗礼。
在这股浪潮下的矛盾之一是：产品太多，用户根本不够用。
其中，我的想法是——“用户是谁，从哪儿来，到哪儿去？”这种本源、自我的哲学思考，需要烙印在我们开发者的脑子里，和传统思维保持一致。
第一个体会是：狭义上，人人都可以有产品思维，但只有一小部分人才是产品经理。
第二个体会是：万幸，我们在一个百家争鸣的时代。
它与金钱无关，而是以追求“绝对自由”共识下的衍生产物。
我，作为一个不大懂产品的人，在早晨喝完咖啡等屎，这段朝圣的时间里，疯狂地接受信息轰炸的洗礼。
在这股浪潮下的矛盾之一是：产品太多，用户根本不够用。
其中，我的想法是——“用户是谁，从哪儿来，到哪儿去？”这种本源、自我的哲学思考，需要烙印在我们开发者的脑子里，和传统思维保持一致。
第一个体会是：狭义上，人人都可以有产品思维，但只有一小部分人才是产品经理。
第二个体会是：万幸，我们在一个百家争鸣的时代。
它与金钱无关，而是以追求“绝对自由”共识下的衍生产物。
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通用型react agent 2022年由姚顺宇在2022年的论文中提到。基础时自带reasoning和action的ai agent,算是通用型agent的小祖宗，且姚在openai直接参与了Deep research的诞生。（营销之前先打听下谁是爹）
作用：按照工作原理来讲（如图），任务规划器，任务执行调度器两个产生action的职能，需要大量且高精度的llm模型训练基础。利用deepseek-r1进行蒸馏，是最高效，省钱的办法。且技术上来说二者在项目使用上，最好职能合并【初始化虚拟机并且进行任务写入其实是个傻活，之所以不能完全分开是各家模型差异问题和模型自身可能带有的幻觉问题所限制的】，并且尽量在后台工作（现在在前台纯属于显得牛逼，而且真正技术成熟后也不一定要用虚拟机进行，这一点参考openmanus）。
纯主观来看（可能探索不够）。所有agent现在都解决不了一个落地项目应该如何规划并进入工作流程。这点上没有【好】的标准。
如果按黄仁勋说的“算力即是权力”，在agent这么耗token的这个东西（当然以后还会更耗）。现在最好的行动就是尽可能多买算力，多蒸馏，训练模型，用多场景训练它，开发各类agent。然后做大量归因去开发多模态agent。————我们需要更多的开放共识、观点，科学家，实验员，钱。
——至于我们用几代人，多少钱。养育出了什么。只有问那些在未来过的很糟的人，才会知道。
作用：按照工作原理来讲（如图），任务规划器，任务执行调度器两个产生action的职能，需要大量且高精度的llm模型训练基础。利用deepseek-r1进行蒸馏，是最高效，省钱的办法。且技术上来说二者在项目使用上，最好职能合并【初始化虚拟机并且进行任务写入其实是个傻活，之所以不能完全分开是各家模型差异问题和模型自身可能带有的幻觉问题所限制的】，并且尽量在后台工作（现在在前台纯属于显得牛逼，而且真正技术成熟后也不一定要用虚拟机进行，这一点参考openmanus）。
纯主观来看（可能探索不够）。所有agent现在都解决不了一个落地项目应该如何规划并进入工作流程。这点上没有【好】的标准。
如果按黄仁勋说的“算力即是权力”，在agent这么耗token的这个东西（当然以后还会更耗）。现在最好的行动就是尽可能多买算力，多蒸馏，训练模型，用多场景训练它，开发各类agent。然后做大量归因去开发多模态agent。————我们需要更多的开放共识、观点，科学家，实验员，钱。
——至于我们用几代人，多少钱。养育出了什么。只有问那些在未来过的很糟的人，才会知道。
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