我想被“蒸馏”

和朋友聊 AI，我说，我不怕被蒸馏，最好有人给我一整套东西，专门用来蒸馏我。

当时想到的是工作里那些反复出现的事情。收到一篇专利，我会看什么，追问什么，能补上哪一点判断？这里面有多少真的非我不可，有多少只是因为只有我知道前面的事，所以又得由我做一遍？我并不确信，自己添上的那一点东西，总比 AI 好。假如它能读懂我平时的讨论和回复，知道这些判断是怎么来的，下次就可以接着做，不必等我重新交代。

我们都在折腾这件事，搭出来的却不太一样。朋友把工作、生活和管理这些系统的事情分开，交给不同的 agent，机器也分开。他担心一个出了问题，把其他的也一起带进去。我主要围绕一台 Mac mini 来安排，更愿意把事情交给一个总管。后面怎么分工，让它去管。如果每次都要我挑执行者、补背景、转结果，那省下的劳动，又花在调度上了。

不过，个人 agent 的用法，也未必全是自己选的。模型能不能用，通过订阅还是 API 用，能调多少，能接哪些工具，都会影响最后的安排。聊天窗口里用得很顺手的模型，未必就能原样放进一个自动跑的流程。反过来，某个原本需要我接手的步骤，一旦有了可用的接口，整个分工又可能改掉。

所以看别人分享架构，我现在更关心他是在什么条件下搭出来的。同样一件事，他为什么让这个模型负责判断，让那个负责执行？是真比较适合，还是只有这条路走得通？把这些条件拿掉，单看架构图，很容易把受限制后的选择，当成一套普遍适用的经验。

朋友讲的一段使用经历，倒让我觉得很值得试。他让一个更擅长处理复杂问题的模型做负责人，拆问题、看进度、审查结果，大量具体实现交给其他模型。负责判断的那个，实际消耗并没有想象中多。它不用亲自把每一行代码写完，但得知道眼前的结果有没有解决问题，下一步该往哪里走。

我自己更习惯按用出来的长处分工。复杂的数理问题、工程流程拆解，有的模型明显更容易理解；日常沟通和长任务安排，又未必是同一个最顺手。这些判断是在我已有的工作流里慢慢试出来的。我希望总管也能记住：遇到这样的事情，交给谁更合适；一个任务拆开以后，哪些部分又可以换一个模型来做。不必每次都由我重新分拣。

有人像在 Slack 里安排同事，按职能搭一支 agent 队伍。我觉得这个方式也挺有意思，只是我更在意的，是每一部分工作最终落到哪个模型手里。岗位可以固定，背后的模型未必要固定。把模型排成一条从强到弱的队，反而不太能说明怎么用。我想保留下来的，是自己已经试过的那些判断，让每一步都尽量用上更合适的能力。尤其一个任务要跑很久，开头想错一点，后面可能忙上半天都在返工。贵一些的判断放在哪里，比每一步都找最便宜的执行者更值得算。

这里还有一个我很在意的区别：跟我说话的总管，不能被某一件长任务占住。我交代完，它可以让后面的执行者慢慢跑，但我下一句话来了，它还得接得上。朋友描述自己做工程任务时，已经可以隔一段时间看进展，挑关键问题讨论，再让它继续。这个变化很吸引我。人的介入可以少一些，但检查结果的位置得留下；模型之间分了工，也不能只靠彼此说“完成了”就算交差。

这样想下来，统一入口和内部隔离，其实不必互相排斥。我想少操心的是调度，并不需要所有执行者都拿到同样的背景和权限。至于它什么事都要回来问，又是另一个问题。一件事情拆成十几次确认，最后仍然得由我守着。我现在会把反复出现的条件讲清楚，让它在这个范围里自己做。哪些可以继续，哪些必须停下来，这部分也得慢慢磨合。

但这些安排再顺，离“蒸馏我”还差一点。换一个更强的模型，并不会自动补上它对我的了解。为什么上次没有采用那个方案，哪一句只是临时的想法，哪件事后来已经不重要了，这些东西散在长期的来往里。每次都让我重新整理一份背景，助理就始终只能了解我愿意花时间解释的那一部分。

所以手机、电脑，再加上眼镜这类随身入口，才会让人感兴趣。它们可能让背景更自然地留下来。不过，记录多了以后，如何使用也会变得麻烦：一次随口的判断，不能永远当成我的立场；某个场合知道的事，也不能到了另一个场合就随便拿出来。能读到多少和知道该用哪一段，中间还隔着很远。

我更想知道，假如以后换了 agent，这些积累能不能带走。导出聊天记录，只是把说过的话搬走；它从里面理解了什么，哪些已经得到过我的纠正，哪些仍只是猜测，才更接近我在意的东西。如果这些理解只能留在某个平台，相处越久，换掉它就越费劲。到最后，留下来可能只是因为不想从头解释。

这大概是“蒸馏我”最有意思、也还没想清楚的地方。我愿意让它从我的做事方式里学到东西，也愿意把一些判断交出去。但这个积累该怎样由我检查、修改，甚至交给下一个助理，现在还很不清楚。真有了一整套蒸馏我的办法，我想问的也会包括这一句：蒸馏出来的那些东西，最后能不能归我？