我之前写过一篇文章，总结自己使用 Agentic AI 的一些经验。最近又产生了一些新的感受。它们已经不只是工具层面的使用体验，更像是我在人机协作过程中，对自己的思维状态所做的一些观察。

目前想到三点。以后也许还会有新的补充。

一、人的智力需求正在发生变化

过去进行复杂的智力工作，最重要的能力往往是专注。人需要长时间待在同一个问题里，不断向下探索。

那时候，多任务能力到底是不是一种优势，其实很难说。同时处理多个任务，很可能意味着频繁分心。与其在几个问题之间来回切换，不如沿着一个方向一直深入。

Agentic AI 改变了这种工作方式。

AI 可以同时推进许多任务，也可以替人维持多条工作管线。如果把工作过程画出来，过去可能是几条狭长的赛道，每条赛道都向前延伸。现在，这些赛道可以大量并行展开，工作的形状开始从几条长线变成一个不断扩大的平面。

人的角色也随之发生了变化。

你不只需要在一个问题里向下钻，还要同时判断：哪条管线值得继续，哪条已经跑偏，几条管线之间有什么关系，什么时候应该暂停，什么时候应该合并，什么时候又需要重新开一条线。

因此，AI 带来的可能不是智力要求的下降，而是智力结构的变化。

这种新的智力结构要求人快速切换思维管线，又能在切换之后迅速恢复上下文，重新进入高度专注的状态。你既要让 AI 在局部问题上持续深入，又要站到更高一层，管理不同任务之间的依赖关系，评估结果，发现偏差，并决定下一步往哪里走。

过去的智力劳动有点像在一条隧道里持续掘进。现在则像同时开了 N 条隧道。人不仅要参与掘进，还要在这些隧道之间快速移动。每次进入一条隧道，都要立刻知道它挖到了哪里，前面遇到了什么问题，接下来应该往哪个方向走。

这和过去那种单管线深入的能力并不相同。

二、中了 AI 的“吸星大法”

第二个感受不太容易准确描述。我暂时把它叫作中了 AI 的“吸星大法”。

AI 的执行能力很强，可以迅速把一个想法变成方案、代码、文章或者某种具体成果。对于想法比较多的人来说，这种能力尤其明显。过去只能留在脑子里，或者排队等待实现的想法，现在可以被一条条抽出来，同时放进不同的管线里推进。

这种感觉当然很好。它极大地扩展了个人的行动能力。原来一个人只能慢慢完成的事情，现在似乎可以同时推进很多。

但与此同时，我也会产生一种大脑被掏空的感觉。

AI 好像在不断从我的脑子里吸走想法，然后迅速把它们实现出来。一方面，我的战斗力变强了；另一方面，我又不确定这种高强度的外化，会不会反过来抽走我的思维力。

我现在还无法判断，这只是大量想法被快速调动之后产生的疲惫，还是因为我把过多的中间思考交给了 AI，导致自己的某些能力没有得到锻炼。这两种情况也可能同时存在。

一个想法交给 AI 以后，我是否还在和它共同思考，还是只是在等待结果？AI 完成任务之后，我有没有真正吸收其中的过程？如果工作成果越来越多，但这些成果没有重新进入自己的认知结构，那么扩大的可能只是产出规模，不一定是人的能力本身。

这大概是我使用 Agentic AI 时最矛盾的一种体验：它既像是能力的延伸，又像是在反向消耗能力。

三、宽度可能成为一种重要优势，也可能制造幻觉

第三个感受与人的思维宽度有关。

如果一个人本来就涉猎较广，思维跨度也比较大，那么 Agentic AI 可能会把这种特质放大。因为这样的人往往能够提出更多不同方向的问题，也更容易发现不同领域之间的联系，从而开出更多值得探索的管线。

我的一个初步判断是，AI 可以在一定程度上补强局部的探索深度，而一个人长期形成的思维宽度和问题意识，却没有那么容易获得。正因如此，宽度在 Agentic AI 时代可能会变成一种很有价值的属性。

但这里也存在一个陷阱。

AI 很容易让人产生能力增强的幻觉。它可以在每一个方向上迅速生成术语、论证、方案和结果，使一个原本很浅的想法看起来已经被深入研究过了。

问题在于，这种深度可能只存在于 AI 的输出中，并不存在于使用者自己身上。你可以调用它，却未必能够判断它；可以展示它，却未必能够复述、修正或者独立推进它。

所以，我所说的“宽”，不是知道很多名词，也不是每个方向都碰一下。它至少要包含几条真正走过的学习路径。只有经历过真实的深入，一个人才知道什么叫深度，哪里容易出错，什么结果值得相信，也才能判断 AI 提供的是有效补强，还是只有深度的表面形状。

如果一个人既有思维宽度，又有自己的学习路径和判断标准，那么 AI 确实能够产生很强的放大效果。相反，如果所谓的宽度只是不断浅尝辄止，AI 也可能把这种浅薄包装得更加完整，让人误以为自己的能力已经得到了全面提升。

还需要继续观察

用 Agentic AI 越多，我越不觉得它只是降低了智力劳动的门槛。更准确地说，它正在移动这个门槛。

持续专注仍然重要，但已经不够了。人还需要管理多条思维管线，快速恢复上下文，判断 AI 的工作质量，并把外部生成的结果重新吸收到自己的认知结构中。

大家在使用 Agentic AI 的时候，也可以观察一下自己的行为：同时开了多少条思维管线？切换以后还能不能真正进入问题？AI 的输出有没有被自己吸收？那种能力增强，究竟发生在自己身上，还是只发生在工具界面里？

这些问题，我现在也没有最终答案。但它们可能比“AI 能帮我完成多少工作”更值得长期观察。