大模型越来越强，但很多人用了一两年后，工作方式仍然是：打开一个对话框，重新解释背景，上传一遍资料，让 AI 给出建议，然后自己去各个平台完成操作。 模型能力提高了，人的工作流却没有发生根本变化。 真正的问题不是模型不够聪明，而是我们缺少一层长期存在的基础设施，把模型、数据、工具、账号、项目和人的规则组织起来。这个基础设施，就是我所说的个人智能体基座…

个人智能体基座：让 AI 成为可持续生长的数字基础设施 很多人第一次使用大模型时，想的是“让它回答得更好一点”。但当 AI 真正参与到长期工作中，问题很快会变成另一种形态：它能不能记住我的工作方式？能不能调用我已经授权的工具？能不能在不同项目之间保持边界？换一台电脑之后，能不能把已经积累的能力安全地带走？ 这些问题说明，我们需要的已经不只是一个聊天…