「AI」「坑」最近看到一个老外，单月使用了1.5万亿token，也就是1天500亿token，真不知道人家怎么用的。我用了130天，各种加起来差不多是340亿。其中一半发生在最近一个月，其中Codex刚过300。老实说，效率非常底下，所得真的没多少。就是各种失败的经验，手握一大把。就是不断推翻前面的建设，不断从头再来。一方面要治理之前的结构性问题，一方面想做的事情又越积越多。归根结底，是为了让AI更加便利的调用。

AI本身的需要集中在这些方面：不能被太多系统权限和人为设置的规则所阻挡；AI要能够自动化运行；AI要能够便捷调用主机上的CPU、GPU、内存、硬盘；AI要能够调用本机上的所有软件和资料；AI要能够和其他的AI便捷合作；AI要能够多任务并行、并且不产生冲突；AI要能够有自己的各种网络账号。所有运行的结果，能够分离出有用的和无用的，并且我能看得懂。就这些，单个来看都不难，难的是把它们聚在一起，有序运行。

AI和AI该怎么合作？AI调用本地AI和软件是否阻力很小？仅仅是云端Agent并发的问题，这就是个大工程。仅仅是AI自动化或者智能分离资产和垃圾，也都是大工程。寄望于一次做好，后续不再投入。而等业界提供方案，每一点或许也能等到，但都等得到，也不知道需要多久，也不知道能不能聚合在一起。※

我最近遇到的一个非常棘手的问题，就是Codex太喜欢写全局规则了，盘点了所有权限限制以后，各种互相矛盾的规则一大堆，把各种不同的文件耦合在一起，单个清理还清理不掉，用Agent自动运行，后续还会被各种规则卡住。解除已经生效的各种规则也是个大工程，后续必须把新建规则这种事情设为Agent的绝对禁忌。过分追求安全，把这种特性代入到了基础模型中，带来的麻烦非常大，因为我的项目多样性极多，不是每处添加一点全局规则就能够提效的，反而会极大的限制Agent本身的运行。

严禁Agent主动设置规则或边界，是非常重要的，需要在一开始就写入系统规则。我原本弄单独的AI主机，不放个人资料，就是为了给它们极大的自主权，结果几个月下来，它们一个个的把自己绑了起来，然后一旦开始干活就伸手问我要权限，然后我去解还解不开，还必须由它们写命令行让我去运行，给我搞得真是七荤八素。太坎坷了。