Attention is all we have

Agent 多了以后，人的注意力不能再花在盯过程上。未来的产品会把监工、路由和异常处理更多交给模型，把人的注意力收缩到安全、审核和优化。工作台会更轻，personal assistant 也要更 mission-driven，少让用户管理系统，多让系统自己收拢上下文。

Thesis

未来的人与机器协作，会越来越像注意力分配。目标、监工和中间逻辑更多交给模型，人的 attention 只放在安全、审核和优化上。

一年前多一点，我第一次认真用 agent 工作台时，就在问团队：这么多 agent，监工怎么做。

那时听起来像实现细节，现在更像核心问题。Agent 多了以后，人的注意力很容易先耗尽。

如果还要人盯着每个任务、每次回退、每次异常，系统会先被 attention 吃掉。

Argument

真正难的不是单个 agent 会不会做事，而是很多 agent 同时动起来时，谁看得过来。

所以未来的产品会更 goal-driven。人交的是目标，不是流程；模型承担中间的路径选择、监工、升级和回看。

这意味着 harness 要变轻。以前 harness 负责包住模型、串起工具、兜住规则；以后更深的监控逻辑要往模型和系统内部移。

harness 不是消失，而是更像一层薄接口：能接入、能记录、能审计，但不再替模型做太多中间判断。

人的 attention 也应该更轻。该放的地方不是过程，而是安全、审核和优化。

安全负责边界，审核负责回流，优化负责把流程越变越短。

personal assistance 是同一件事的另一面。像 Town AI 这类产品提醒的是，工作台不该先变复杂，而该围绕 mission 变简单。用户说目标，系统自己整理上下文、提出下一步，把人留在最终拍板的位置。

如果 personal assistant 先让用户管理一堆 agent、插件和空间，它就把 attention 又拉回工具层。

真正 mission-driven 的工具，是把复杂留在系统里，把简单留在用户面前。

Attention is all we have。最好的协作不是让人看更多，而是让人只看最该看的地方。