Ivan Zhao 最近快变成 AI 时代的软件代言人了。
有点像 Andrej Karpathy。隔一阵出来聊一次，每次都能把最近软件正在发生的变化说得很具体。
最近他又出了一篇访谈。里面有两个数字特别有意思。
一个是 一年半 。
另一个是 三四个月 。
第一个是一年半。
Notion 从 2023 年就开始往 Agent 方向走，不是做一个能回答问题的助手，而是直接奔着让 AI 操作电脑去的。做到最好的时候，大概 70% 能跑通。
Ivan 后来回头讲这段经历，只说了一句：
"We tried for a year and a half. Nothing worked."
第二个数字是三四个月。
今天 Agent 已经真正在跑了，但 Notion 的 Agent Harness——也就是让 Agent 真正工作起来的那层系统——差不多每三四个月就要重写一次。
Ivan 对这件事的态度很干脆：
"Just burn it. There's no sunk cost."
这两个数字放在一起，有一个很不自然的地方。
学会怎么做一件事，花了一年半。但真正写出来的系统，三四个月就可以扔掉。
如果代码可以扔，那一年半里留下来的到底是什么？
01 不能跳，不只是因为模型不够好
Ivan 自己总结那一年半，用了一句很短的话：
"You can't jump."
Notion 当时的问题不是方向看错了。
他们对 Agent 未来的判断，放到今天看也没什么问题。问题是他们想一步到位。
既然最终 Agent 应该能自己用电脑，那就直接做一个能用电脑的 Agent。
结果是 Demo 已经像那么回事了，但只要还会随机出错、误操作、需要人回来收拾，它就没法成为一个可以真正交出去的产品。
后来他们换了走法。
先让问答和 Tool Use 这些能力跑起来，再慢慢把 Computer Use 变成 Agent 可用的又一个工具。
我以前很自然地会把这种路径理解成妥协——模型暂时不行，先做个缩水版，以后再补回来。
但如果只是暂时替代，那等模型更强的时候直接删掉就好了。
问题是，很多东西并不会因为模型变聪明就自动解决。
用户怎么把任务交给 AI，哪些工具该暴露给它，失败以后怎么处理，哪些操作必须让人确认，什么结果算真的完成——这些只能在实际使用里慢慢磨出来。
模型再强也替不了这个过程。
所以那些看起来像中间状态的东西，可能根本不是临时搭的脚手架。
Notion 那一年半真正积累下来的，也许不是某一套最终被保留的实现，而是对“这件事怎样才能真正交给用户”的理解。
这种理解不是模型升级自动送给你的，它只能在真实使用里慢慢长出来。
02 但承载这些东西的代码，确实可以烧
这就是让我觉得怪的地方。
前面刚说，有些能力只能一点一点积累，不能跳。
但承载这些能力的 Harness，怎么三四个月就能重写一次？
想了一段时间以后，我大概理解了 Ivan 为什么敢说 “Just burn it”。
Harness 里很多设计，解决的其实是一个很具体的问题：
今天这代模型还不会什么。
模型不擅长稳定拆任务，就在外面补编排逻辑。
Context 塞不下，就做压缩、筛选、路由。
Tool Use 不稳定，就加控制层。
这些东西在当时都有道理，但它们跟当前模型的能力边界绑得太紧。
模型一升级，以前费很大力气绕过去的限制，可能直接就不存在了。
其实不只是 Notion。
过去这一年，折腾 AI 的人多少都有过类似的感觉。
半年前认真学会的一些 Prompt 技巧、精心搭建的 Workflow、反复调试过的 Agent 架构，过几个月回头看，可能已经不是那么回事了。
Prompt 会过时。
Workflow 会推翻重来。
模型会换。
越是紧贴当下模型能力边界的东西，保质期可能越短。
但这里有一个问题。
代码可以过时，经验不该跟着一起消失。
你换了 Harness，换了模型，换了 Agent，前面几个月踩过的坑、做过的判断、摸索出来的做法——如果这些也一起清零了，新系统凭什么不把老路再走一遍？
03 代码可以烧，但经验得有地方接住
如果 Harness 三四个月就会重写，那前一版系统踩过的坑、做过的判断，怎么带到下一版？
Notion 最近在做的 Lore，我觉得有意思的其实就是这一点。
它不是简单给 Agent 存一份聊天记录。
一次任务结束以后，Lore 会试着从这次工作里，把以后可能还用得上的东西留下来。
比如一个已经确认过的事实。某条路为什么最后没走通。当时为什么做了这个选择。或者某种已经验证过、以后还应该继续遵守的做法。
它想做的是：
把一次执行，变成下一次执行可以继承的经验。
但经验是动态的。昨天成立的判断，今天可能已经失效。不同任务留下来的经验，也可能互相冲突。
Notion 自己把一种失败的 Memory 形容成：
"a junk drawer with an API"
一个带 API 的杂物抽屉。
什么都留下来，最后不断的熵增，留下的是过期的、重复的、互相矛盾的信息。
所以 Lore 还得处理另一件更难的事情：
什么应该继续保留，什么已经被新的经验替代，什么干脆应该忘掉。
一次工作里学到的东西，能不能进入下一次工作，同时还允许下一次工作继续修改它。
代码可以烧。
但烧完以后，不应该每次都重新交一遍学费。
04 我以前以为，存下来就等于留下来
想到这里，我又想起自己以前折腾 Notion 的一段经历。
有一阵我很认真地写日报。
大概 5 个月，前前后后写了 142 篇。
每天记录做了什么、想到什么，把觉得以后可能有用的东西整理好。
当时很自然地觉得：
积累得越多，以后能调用的就越多。
几个月以后，我发现了一个挺让人泄气的事实。
不是我没记下来。
东西都还在。
只是未来的我，根本没有那么勤快地回来。
所以后来我对“第二大脑”有过一个挺悲观的判断：
第二大脑不在于存得不够多，而在于没有消费。
我以前把保存 和继承 混成了一件事。
默认只要把东西认真存下来，未来自然就能接着用。
但存下来，下一次也不一定用。
真正留下来的，是那些能让下一次不用重新来一遍的东西。
这是更关键的问题。