自己開幾個 AI 視窗拼
- 在視窗之間手動搬上下文
- 把結果複製給另一個模型挑錯
- 訂閱額度用完就得重開對話
- 結論散落在各個聊天記錄裡
以前在幾個視窗之間來回做的事，現在放進一段對話，交給你看定義的 Agent 一起完成。
每個 Agent 都有自己的名字、角色、模型和記憶，越用越懂你。下週再叫它，還是它。
你說過一次「回應用中文、先給結論」，新開的對話它直接照做。換了模型，也不用從頭教。
一個做完，下一個自然接上；還可以讓另一家的模型來把關。你說一句話，就可以去做別的事。
每個 Agent 用哪個模型、在哪台電腦上跑，都由你決定。模型：你的訂閱、自帶 Key、本地模型。機器：你的 Mac、Linux、你自己的伺服器。
把任務拆給不同 Agent，把同一個問題同時交給多個模型，或讓它們先各自作答、再互相複議，有分歧也會如實留下。不用你畫流程圖。
一種常見模式：強模型規劃，其他 Agent 並行開發，再由獨立的 Agent 單獨 review，不通過就退回返工。不是唯一的組隊方式。
下面三件事，在很多天天用 AI 的人身上已經同時發生。
很多人同時付著好幾家 AI 的訂閱或 Key，各有所長。缺的是讓它們一起幹活的方式。
從規劃、動手到自查，一個 Agent 已經能自己完成一整段工作。下一步是讓它們彼此接力。
筆電、桌機、伺服器、手機。活應該在你的檔案和工具所在的那台機器上跑。
那些是給一個 Agent 加能力。Nolo 管的是一支團隊：誰來做、用誰的訂閱、在哪台電腦上、做完誰接、誰來審。
先做 MVP，還是先找用戶？
先做 MVP，還是先找用戶？
這個季度應該優先增長，還是優先盈利？
這個季度應該優先增長，還是優先盈利？