自己开几个 AI 窗口拼
- 在窗口之间手动搬上下文
- 把结果复制给另一个模型挑错
- 订阅额度用完就得重开对话
- 结论散落在各个聊天记录里
以前在几个窗口之间来回做的事，现在放进一段对话，交给你定义的 Agent 一起完成。
每个 Agent 都有自己的名字、角色、模型和记忆，越用越懂你。下周再叫它，还是它。
你说过一次「回复用中文、先给结论」，新开的对话它直接照做。换了模型，也不用从头教。
一个做完，下一个自然接上；还可以让另一家的模型来把关。你说一句话，就可以去做别的事。
每个 Agent 用哪个模型、在哪台电脑上跑，都由你决定。模型：你的订阅、自带 Key、本地模型。机器：你的 Mac、Linux、你自己的服务器。
把任务拆给不同 Agent，把同一个问题同时交给多个模型，或让它们先各自作答、再互相复议，有分歧也会如实留下。不用你画流程图。
一种常见模式：强模型规划，其他 Agent 并行开发，再由独立的 Agent 单独 review，不通过就退回返工。不是唯一的组队方式。
下面三件事，在很多天天用 AI 的人身上已经同时发生。
很多人同时付着好几家 AI 的订阅或 Key，各有所长。缺的是让它们一起干活的方式。
从规划、动手到自查，一个 Agent 已经能自己完成一整段工作。下一步是让它们彼此接力。
笔记本、台式机、服务器、手机。活应该在你的文件和工具所在的那台机器上跑。
那些是给一个 Agent 加能力。Nolo 管的是一支团队：谁来做、用谁的订阅、在哪台电脑上、做完谁接、谁来审。
先做 MVP，还是先找用户？
先做 MVP，还是先找用户？
这个季度应该优先增长，还是优先盈利？
这个季度应该优先增长，还是优先盈利？