懒人包：OMOC 为一个简单任务开了 9 个 agent 烧了天量 token,引发对 AI 虚荣指标的反思;群里讨论从”过程确定性”转向”结果确定性”的管理范式变化;鸭哥把 AI 接到 Even G2 眼镜上,引发关于”做减法”设计哲学和 0-to-1 场景的讨论。

当 AI 开始向上管理

鸭哥最近用 Oh My OpenCode 做了一件小事:把 iOS 上面四个 pill 换成一个下拉列表。结果呢?它开了 9 个并行 agent,分成 4 个 wave,写了 1000 多行的 plan。鸭哥的原话是”我鸭都傻了”。

这不是个例。群里的体感是一致的:OMOC 的向上管理做得特别好,让你觉得它特别努力,花了很多 token,但出来的活的质量跟不用它差不多。有人用 Antigravity 的 Sonnet 4.6 跑,发了一条消息,就把 100% 的限额都耗光了。鸭哥自己一周已经用了 18 亿 token,把 GLM、Codex、Antigravity、Claude 的订阅全部用完。

这让人想起一个经典问题:当执行成本趋近于零时,我们是否会不自觉地把”多做事”等同于”做好事”?Anthropic 自己在 Agent Teams 的文档里承认,plan mode 下 token 消耗可能放大约 7 倍。Reddit 社区的反馈也很直白:agent teams 适合能拆成彼此相对独立的工作,但多 agent 会让 token 按比例上涨,而且协作沟通带来的噪音有时比收益还大。

有趣的是,群里有人找到了一个反直觉的解法:用 Kimi 驱动 OMOC。Kimi 是一个快节奏但相对”弱”的模型,但正因为它不够强大,反而被 OMOC 的框架”抽得刚刚好”。这不是段子,这是一个深刻的工程洞察:约束本身可以是一种设计力量。当你给一个过度工程化的系统配上一个不那么聪明的引擎,系统的冗余部分会自动被跳过,因为模型没有足够的能力去执行那些不必要的分支。

鸭哥后来总结了自己的暴论:用多少 token 不重要,用多少小时不重要,甚至用不用 multi-agent 也不重要。真正重要的是”写了多少产品,带来了多少增长和盈利”。这些 metric 初衷是好的,但太容易被 game 了。说白了,token 消耗量正在变成 AI 时代的”代码行数”——一个看起来客观、实际上与产出几乎无关的虚荣指标。

从”管好过程”到”定义好结果”

群里有人分享了一个串联起好几个零散观点的思考框架。起点是鸭哥之前写的一篇文章:过程确定性的经济学是人力贵、执行便宜,所以我们精心设计逻辑、追求复用;结果确定性的经济学正好反过来,intelligence 越来越便宜,让 AI 反复尝试、检查、纠错的成本在快速下降。

Peter Steinberger 在做 OpenClaw 的时候有一个实践原则:只往前滚,不往回滚。这听起来很激进,但逻辑是自洽的——如果重写的成本低于维护的成本,为什么还要维护?

这个思路如果从代码扩展到公司管理,会变成一个更大胆的命题:AI Native 时代的管理,应该是抛弃过程确定性、注重结果确定性,并信任 AI 尽量自动化。不要管 role,不要管流程,但要定义清楚结果的好坏。

群里的反应分成了两派。一派觉得这是正确的方向,小公司可以率先落地。另一派指出了现实约束:大公司的 legal、process 和官僚非常严重,三天做完一个项目,三个月走流程。更有人观察到,大公司很容易陷入”do things right”的舒适区,以甩锅不担责的防御性开发为导向。

但最尖锐的观察来自另一个角度:一个 AI startup 10 天的 code change 可能比 10 个大厂一年改的 code 还多。这不是效率差异,这是结构性差异。当代码生成成本趋零时,能快速定义”什么算好”并快速验证的组织,会对”什么都要审批”的组织形成碾压。这和 TDD 的精神是一致的:不要微操 AI,要定义好验收标准,让它自己去逼近目标。

眼镜上的 AI:做减法的设计哲学

鸭哥把 AI Builder Space 接到了 Even Realities G2 眼镜上。群里立刻炸了。

但让人兴奋的不是眼镜的参数,而是它的设计哲学:没有摄像头,看起来一点都不像智能眼镜,单色显示屏,可以自己开发编程,有近视镜片。有人评价它”当别人都在和 Ray-Ban Meta PK 的时候,它在 PK Lindberg”——Lindberg 是丹麦的高端镜架品牌。

这个类比很精准。大多数智能眼镜在做加法:更好的摄像头、更大的显示屏、更强的处理器。G2 在做减法:去掉摄像头(因为让人警惕)、用单色屏(因为够用且省电,眼镜盒充电可以一周)、开放编程接口(因为通用方案不可能满足所有场景)。

群里迅速涌现出一堆 2B 场景:销售面诊时实时看客户历史和推荐方案、展会上根据公司名称即时生成 business proposal、提词器让口播更自然、实时翻译。有人算了一笔账:一个医美手术好几万,一个月多成交一个病例,ROI 飞起。卖房子的、卖车的、谈大客户的,”不买就不敬业”。

鸭哥自己也在琢磨更深的可能:结合之前讨论的 monorepo 和 memory system,眼镜可以成为 AI 记忆系统的输出端。你过去一年录的音、写的博客、积累的 context,都可以在需要的时候出现在你的视野边缘。有人说这是”赛博永生”,鸭哥回了一句”人生苦短,token 太少”。

但最值得深思的是一个区分:翻译、展会这些是从 0 到 1 的场景,之前做不了,有了眼镜就做得了。而面对面销售辅助、读空气这些是从 1 到 1.5 的场景,之前也能做,只是做得更好。从 0 到 1 的场景几乎确定会成功,因为它满足了之前不存在的需求。从 1 到 1.5 的场景则有风险,因为改善幅度可能不够大,无法跨越使用摩擦。手机太 heavy 了,这是对的。但眼镜足够 light 吗?答案可能不取决于硬件本身,而取决于你拿它来做的事情是不是足够”从 0 到 1”。

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本期素材来自 AI Builder Space 社群讨论与公开 AI 行业信息的交叉验证。

本文由AI综合领域调研和微信群聊自动生成。请注意甄别幻觉。

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