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暴风雨后的宁静-第九十一期
暴风雨过后，海面风平浪静，就像所有的污秽都被大雨冲刷掉了，太阳明明快要下落了，但是却光芒璀璨，诉说着此刻的美好。
技术类分享
Agent原理、架构与工程实践
https://tw93.fun/2026-03-21/agent.html
把它想象成一个不断循环的机器人：接收信息 → 想清楚 → 执行动作 → 看结果 → 再循环，直到任务完成。核心代码其实不到 20 行，结构很稳，新功能都是往外加，不改核心。
Workflow（流程固定）vs Agent（AI 自己决策）：现实中很多叫”Agent”的产品，其实只是写死的流程。
这篇文章讲解的很详细，以及Agent的原理，适合想要了解AI原理的人阅读。
为什么页面隐藏之后，网页Agent就会停止任务执行
不是某个产品故意做的限制，而是现代浏览器的主动节流机制。涉及几层：
- Page Visibility API + 浏览器节流策略
当浏览器标签页切到后台（最小化、切到别的 tab、锁屏、手机熄屏），浏览器会：
- 移动端更激进
手机浏览器（尤其 iOS Safari、微信 WebView）一旦进入后台：
整个 JS 执行环境直接挂起（不是节流，是冻结）
WebSocket 会被运营商/系统断开
锁屏几十秒后页面相当于”死了”，回到前台需要重连
- 系统级电源管理
macOS App Nap、Windows 的 EcoQoS、移动系统的 Doze 模式
操作系统主动降低后台进程优先级，连原生应用都跑不动，更别说浏览器 tab
常见的两种架构和它们的”暂停”原因
架构 A：前端驱动型（轻量 Agent / Web Agent）
工具调用循环、提示拼装、状态机都在浏览器里跑
页面隐藏 → JS 执行被节流 → 整个调度循环卡住
这类一旦切走真的就停了
架构 B：后端驱动 + 前端订阅型（绝大多数云端 Agent，包括 Knot）
任务在服务器跑，前端只是 SSE/WebSocket 订阅者
页面隐藏 → 后端理论上还在跑，但：
浏览器把 SSE 消息缓冲住不处理 → UI 看起来”停了”
心跳超时 → 后端可能主动断流，认为客户端没人接，节省 token / 算力主动停
长连接被运营商/代理回收 → 重连时没续上原 session
前端某些”用户在线才推进”的确认信号停了 → 后端等不到就停
为什么产品方”故意”让它停下来（不只是技术限制）
除了技术层面，还有产品和成本层面的主动设计：
省钱：大模型 API 按 token 计费，用户都不看了还跑下去是纯烧钱
防失控：Agent 跑长任务可能产生破坏性操作（写文件、调 API、扣费），用户不在场没人兜底
防超时堆积：用户切走可能就不回来了，挂起的会话占着资源
合规/审计：很多 Agent 要求”重大决策需用户确认”，用户离场就不能继续
所以厂商一般会主动加一条：检测到 visibilitychange = hidden 超过 N 秒 → 主动暂停 Agent 循环 暂停计费 等用户回来再恢复。
想让长任务”切走也能跑”，可以怎么办
| 任务转到后端跑、前端只看进度 | 云端 Agent（Knot 已是这种） | 已经是这样，但消息推送仍受影响 |
|---|---|---|
| 任务部署到 AnyDev 虚拟机上的 Agent | 长跑、独立、不依赖你电脑前台 | 需要在 knot.woa.com 创建 Knot 个人数字助理，部署到 AnyDev |
| Service Worker + Push API | 网页保留少量后台能力 | 实现复杂、移动端支持差 |
| Electron / 原生客户端 | 桌面端 Agent | 不受浏览器节流，但对标普通 web 用户门槛高 |
| 用户离场前显式”后台继续” | UI 层做明示 | 仍受浏览器深度冻结影响 |
命令行 knot-cli（适合你做技术活时用）
如果你在做编码/数据整理类任务（比如你之前的高考志愿 OCR 项目），用命令行更顺手：
# 直接提一个问题
knot chat -p "帮我看下这个 PDF 怎么解析"
优点：
可以写进脚本，自动化跑批任务
不依赖浏览器，没有页面隐藏被节流的问题
长任务跑起来比网页稳
AnyDev 虚拟机里的 Agent（长任务首选）
如果你有那种”跑很久”的任务（OCR 一批 PDF、爬一堆网页、生成大量数据），可以：
在 knot.woa.com 创建一个 个人数字助理
创建时选择部署在 AnyDev 虚拟机
任务完全在云端虚拟机里跑，和你本地浏览器是否打开完全无关
这是解决你之前问的”页面隐藏 Agent 就停”问题的根本方案。
为什么资深开发者在 AI 时代讲不清自己的价值
商业侧（销售、产品、CEO）活在”对抗不确定性”的循环里，本能追求把更多东西尽快推向市场以收集反馈；而真正资深的开发者活在”对抗复杂性”的循环里，习惯反问”这真的需要做吗？""不做会怎样？""能不能先扛着以后再说？“，靠克制和减法守住一个长期可维护的系统。AI 工具能把”产出代码”这件事的成本压到极低，所以从商业循环看”开发者快被取代”是真的；但从复杂性循环看，资深开发者的核心能力——判断什么不该做、什么会埋下长期债务——并没被替代。文章呼吁资深开发者用”避免复杂性”这套语言，向不在同一循环里的人讲清自己的不可替代之处。
非技术类分享
杀死那个手写程序员
标题来源于 12 年前我很喜欢的一首万青的歌《杀死那个石家庄人》的改写，和当时他们描述的那个情景也有点类似。
好多年没有坐公交了，上次去太子湾，由于景区限行，只能把车停在外面，坐景区免费接驳车过去。
前面座位看到一个小女孩一直在刷那种 AI 生成的短视频，画面非常粗糙，内容也很假，滑到下一个居然还是差不多的东西，看得津津有味，每个视频的点赞居然也很高。当时看到这一幕我甚至有点伤心，以后我的小孩，是不是也会在看这种粗制滥造的 AI 生产的内容下慢慢长大，很难找不到那种美好的东西。
有了 AI 之后，很多东西的生产一下子就变简单了，做内容简单了，做软件也简单了。以前做一个东西出来，会需要要花不少时间，反复琢磨，要真的解决很多问题，最后才敢拿出来，现在很多环节一下就被抹平了，写点东西很容易，做个产品也很容易，花钱买 Token 问 AI、拼个流程、套个界面，很快就有一个能跑的东西出来。
今天也看到有人说两天可以复刻一个 Claude Code，我是既信又不信，最近语音 AI 软件一下冒出来几十个，看了看体验都还不错，甚至豆包都来卷这个了，Claude Code 的套壳的客户端最近也见了不少，有不少说实话做得挺好用的。
程序员很多以前看着要专业能力、要学习门槛、要长时间积累的东西，正在很快变成一种到处都是的供给。以后最不缺的，可能就是那种看起来像个产品的东西，能用，能跑，也好看，你只能做得再快一点，再好用一点，或者再多包一层，可能还是有价值的，只是这种价值会越来越容易被 AI 的发展追平。
上次吃饭和同事聊一个有意思的话题，我说我最近一年非常喜欢听磁带机，感觉每一首歌都非常耐听好听。为什么以前的磁带、CD、电视节目，甚至很多老书，整体会让人觉得质量更高一点，原因其实很简单，以前生产和分发都非常重。你想发专辑，先得把作品认真做好，然后才有可能去做上万个磁带出来，不然卖不出去下次公司可能就不推你了。想出一本书，也不是写完随手一发，就能立刻推到很多人面前。以前光做出来这一步，就已经筛掉很多东西了。
现在发歌传个平台就行，写东西发个公众号就行，做软件有了 AI 之后也差不多，甚至 AI 直接帮你上传到你之前望之却步的 GitHub，甚至帮你把 Release 自动发布的 CI 都创建好了，很多过去要靠长期积累才能跨过去的坎，现在被工具一下填平了，于是整个世界也就慢慢被大量差不多、看起来也能用的东西占满了。
麻烦的还不只是质量往下走，更是时间久了，大家对质量的感觉也会一起往下走。粗糙的东西越多，传播越广，加上搞钱的驱使，人对美好东西判断会慢慢被带偏，最后慢慢习惯的，就是快刺激、快反馈、快满足。
再回头看那个小女孩刷视频，让人不舒服的地方就在这里，她看的不只是几个粗糙视频，她从小看到的，可能就是一种越来越低成本、越来越高频、越来越空的东西。
可以肯定的是，写代码这个事情现在其实也走到这个阶段了。以后普通小白可以用 AI 写出满足自己能用的产品，产品经理也可以用 AI 做出之前要程序员一起来弄的产品，那么真正的工程师以后还能做什么，其实需要好好想想。
最近听说不少互联网大厂的老板也开始不眠不休的 vibe coding，一个下午也能做出一个自认为可用的 demo，甚至非常沉迷，这件事对一线干活的可能影响会很大，老板跑通代码后会感觉写代码其实也就那么回事。之前要 6 个月的东西，现在是不是一个月就行了，之前要 100 个人，现在是不是 10 个人就够了，后面简直就不太敢想了。
工程师继续做更好用、更高效的产品，当然还是有空间，但光停在这一层，后面一定会越来越挤，能进来的人越来越多，能做出点样子的人也越来越多，就真的非常内卷了。
我想后面真正该去做的，应该是和当时歌手演员一样的方式破解，也发专辑，但是会去做演唱会、舞台剧、现场剧，你没法随便套个壳就替掉，里面有组织能力，有细节密度，有长期打磨之后才会出来的完整感，而且是面对世界的。
软件往后看，我感觉也会越来越像这样，人人都可以 Vide Coding 出产品，都会做一个差不多能用的产品，后面真正能把差距拉开的，还是系统能力、工程深度、场景理解，还有那些别人一眼看不见，但最后会决定这个东西到底有没有分量的地方。
外面越快，越不能把自己对软件的要求一起放低。低水平的供给以后一定会越来越多，但这不代表我们也要跟着变得粗糙。那个你一用就觉得顺手、舒服、克制、毫无 Bug，能感觉到做的人认真对待过的东西，最后往往才是真正能留下来的。
我自己也在琢磨未来的发展之路，还是继续做好用、易用、不局限语言、能拿上万 Star 的开源软件，也会去玩底层渲染、终端、编辑器、Rust 这些方向，在没有 AI 之前其实挺有成就感，但是有了 AI 之后，其实只要有想法就够了，很容易显得意义不大了。
也许是我下一个维度的东西，是软硬件结合的产品，或者是以前只有大厂数千人才能做的那种平台型产品，或者干脆是突破现有维度的东西，但具体是什么，还需要多思考多琢磨。
最近我的一些产品内容，已经在慢慢往英文，往更大的世界走。当这里很多东西都越来越像、越来越挤的时候，往外走可能是一种办法，去面对更大的市场、更不同的用户、更高的要求，很多事就没法只停在套壳、拼快、抢时间差这一层了，它会逼着你把东西做得更扎实，也逼着你重新想清楚自己到底要做什么。
有了 AI 之后，很多事都更容易了，但也正因为更容易了，什么东西真的值得做、值得花很多年去换，反而变得更难想清楚。要做什么可能比怎么更快做出一个东西更加重要了。
看完93大佬最近对AI的感想，有感而发，现在AI确实发展迅速，让人类心生惊讶的同时，又带来了焦虑，今年爱奇艺说要用明星的脸来实践生成AI视频一样，然后导致爱奇艺一周处于负面新闻上，这就反应了人们对于AI的恐惧，恐惧以后看到的视频、看到的内容都不是真人表演出来的，而是AI生成的，而AI的能力目前来看取代最快的就是电脑上的操作，所有关于这方面的工作，取代的风险都很高，但是这也需要强大的AI大模型，以及token的费用，这是否会比人类的薪资还高呢，目前尚未可知，除了头部大厂外，其他的创业小公司能否支持的起来是问题，如果支出太大，那一般的企业就不会使用这样的方式，但不可排除现在免费的AI也能生成代码，但是质量又不能保证，需要人为审核。但很明显的是现在确实是互联网的寒冬了，从今年的招聘形势来看，hc岗位越来越少，公司直接不招人了，而且实习生都不考虑，那这对于刚毕业的大学生来说，他们既没有工作经验，又没有实习机会，就会导致人很焦虑。
AI让我变笨了
https://jpain.io/god-damn-ai-is-making-me-dumb/
现在过于依赖AI，确实会出现这样的问题，因为人的知识是随着时间，会遗忘的，如果你不使用这些知识，就会越来越不懂这些知识，但是这些知识也依旧重要，所以每天的学习，还是必不可少。