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Hong Kong
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无论是 personal agent 还是交易 / 金融agent、最适合部署的地方不应该是纯云端，而应该是本地部署，或者是本地与云端结合。原因有三点：
1. 隐私安全
尤其在金融场景下，你的算法、数据，以及所有的 workflow 和 knowledge base，机构级别的专业客户是绝不希望在云端共享给平台的。
2. 数据壁垒与合规
金融行业的数据非常昂贵，而且每个团队、每个投资人需要的数据各不相同。平台很难把最好的数据买下来统一提供给所有用户，因为优质的数据供应商在合规上是不允许这种转授模式的。
3. 本地连接能力
无论是个人 agent 还是金融 agent，部署在本地时实际上就是一个超级连接器和超级枢纽。它可以通过各种 MCP，把你个人电脑上的其他插件、工具和各项业务有机地连接在一起。纯云端平台很难做到这一点，因为你不可能把所有东西都托管给某一家厂商的云端，更多资产还是留在本地电脑上。
所以我判断，未来真正有价值的 agent 一定是云端加本地的混合模式
Agent Harness要解决的一个终极问题是人机协作 Human in the loop
我最近有个特别强烈的感受，AI Agent 用得越多，我反而越像一个整天被下属叫去开会的项目经理。
以前工作被打断，通常是微信、邮件或者同事。现在好了，自己开了五六个 Claude Code Session，每个 Agent 都在埋头干活，但隔一会儿就有一个跑过来找我。这个权限要不要给？这段代码要不要改？发现了另一个 Bug 要不要顺手修？
最崩溃的是，每次切回去，我都要重新想一遍这个 Agent 原本在干什么。
加州大学尔湾分校的 Gloria Mark 曾经研究过这个问题。她发现，一个人从工作中被打断，到重新回到原来的任务，平均需要 23 分 15 秒，中间往往还会处理另外两件事情。
昨天 Anthropic 更新了 Claude Code Desktop，我觉得最值得关注的恰恰是那些不起眼的交互细节。
现在侧边栏会直接告诉你，哪些 Agent 还在工作，哪些需要你介入。切回一个 Session，会先看到 Recap，快速了解刚刚发生了什么；实时 To-do List 帮你记住每个 Agent 的工作进度。
Claude 发现额外任务，可以一键拆出新 Session。临时想问个问题，直接用 /btw，不会打乱主任务的上下文。并行执行的子任务也会在独立 Session 里完成，最后把结果交回来。
我尤其喜欢 Recap 这个设计。
因为我发现，一个人同时跑十个 Agent，真正的困难根本不是怎么让十个 Agent 同时工作，而是怎么让自己同时理解十个 Agent 在做什么。
AI 把执行任务的成本降得越来越低，却把管理任务、切换上下文和做决定的压力集中到了人身上。很多时候，我感觉自己一天到晚都在给 AI 擦屁股，刚刚省下来的时间，转头又花在了管理 AI 上。
而 Anthropic 这次更新，其实还有一层很有意思的商业逻辑。
如果切回一个 Agent 的成本越来越低，用户就敢同时运行更多 Agent。更多并发意味着更多任务，也意味着更多 Token 消耗。
Anthropic 花力气优化这些看起来很小的交互细节，最终可能比单纯提升模型的 Coding Benchmark 更直接地推动收入增长。
我越来越觉得，未来 Agent 产品一个非常重要的竞争指标，应该是一个人能够有效管理多少个 Agent。
毕竟我们已经有越来越多能干活的 AI 了，现在最缺的是一个不会把老板累死的管理系统。
