最近学和用Agent，翻了大量的帖子。工具层出不穷，教程层出不穷，光是挑该看哪个就够喝一壶。 跟下来其实挺辛苦的。很多Agent确实不错，但说实话，Claude Code加Codex就能解决大部分问题。 用过一阵之后，我慢慢觉得——力气可能花错了地方。 对个人使用者来说，真正值得关注的是三件事：LLM的能力、Agent框架、知识库。 前两个，讨论已经够多了。知识库呢？也不是没人聊——Karpathy的LLM Wiki最近很火，各种帖子都在讲怎么搭、用什么搭、搭完怎么更顺。但翻来覆去，聊的都是工具和效率。 有一个更根本的问题，好像还没人认真聊：AI时代，知识库到底该装什么？ 为什么说力气花错了？因为前两件事，根本不需要你操心。 LLM的能力——厂商替你干。GPT、Claude、Gemini，迭代速度普通人跟不上，也不需要跟上。你不需要搞懂模型背后的技术细节，厂商在卷，你只需要用。模型能力是水，水位一直在涨，你站在岸上等着就行。 Agent框架——开发者替你干。Claude Code、Codex，加上国产这边WorkBuddy、扣子、悟空……各家都在卷，恨不得替你把活全干了。挑一个顺手的用就行，今天最优解，三个月后可能就不是了。 但知识库——只有你自己能干。 没有人替你决定往里面装什么。模型不知道你的经历，Agent不了解你的判断风格。知识库装什么，完全取决于你认为自己是谁、你在意什么、你做过什么选择。 而且知识库是可叠加、可积累的。今天你记下为什么选了A没选B，三个月后AI就能基于这个判断帮你做下一个选择。你存得越多，AI越懂你，反馈越精准，你又会存下更多。别人可以用更强的模型、更顺的Agent，但他没法替你积累"你是谁"。越早开始，复利越厚。 所以现在最该做的一件事，不是再去研究哪个工具更好用，而是打开你的知识库，看看里面到底装了什么。 下一篇聊 #知识库应用 @得到大脑（原Get笔记）