为什么 AI 做长任务，做到后面就开始乱？
你有没有试过这样？
你叫 AI 帮你研究一个新市场。一开始交代得清清楚楚，它也做得好好的。
做到一半，它开始忘记前面讲过的要求。再做下去，它开始自相矛盾：前面说 A，后面又说 B。
最后，你只好开一个新的对话，从头再来。
为什么 AI 做长任务，做到后面就开始乱？
答案：它的桌面堆满了，叫它拆开派工
AI 不是变笨了。是一件事拉得太长，它的桌面堆满了东西，找不到重点。
解决的方法，不是再开一个新对话。是叫它把这件事拆开，派给几个 sub agent 去做。每一个只做一小块，主要的那个 AI，只负责派工和验收。
为什么：AI 也需要专注力
这种事，我遇过太多次了。多到我自己都记不清楚。
写文案、写代码、做计划、做 research。只要一件事拉得够长，AI 做到后面，就开始乱。
AI 有一样东西，跟人的专注力很像，叫 context。你可以把它想成 AI 的工作桌面。
一件事做得越久，桌面上堆的东西就越多：你讲过的话、它查过的资料、它写过的草稿。堆到一个程度，它就开始找不到重点，开始忘记。
人也是一样的。一个人同时做十件事，专注力被切碎，产出就掉下来。
后来事情是怎样变好的？是我发现，AI 可以把 research 的工作拆开，派给几个 sub agent 去做。每一个只负责一小块，做完把结果交回来。主要的那个 AI，只负责派工，跟最后把东西拼起来。
同样一件事，突然就顺了。
心法：一个主管，几个临时工
Sub agent，你可以把它想成：你的 AI，自己请的临时工。
- 没有 sub agent：一个人做十件事。做到一半，前面讲过的东西，它已经忘了一半。事情越复杂，品质掉得越快。
- 有 sub agent：一个主管，几个专才。每个临时工只做一件事、只记那件事，做完把结果交回来。
主管不亲自下场。所以它的桌面，永远是干净的。
老板不该什么都自己做，AI 也一样。
今天就能做的事：一句话，叫它拆开
第一步：先看这件事该不该拆。 一件事，同时要查、要写、要比、要验，就该拆。但小事别拆，请人也是有成本的。改一段文案、翻译一句话，自己做就好。
第二步：直接跟它说这一句。
「这件事，你拆开派给几个 sub agent 去做。你只负责派工，跟最后验收。」
第三步：看懂它怎么派工。 拿研究新市场来说，它可以这样拆：
- 找资料：只负责上网找资料，找完交一份清单回来
- 做比较：只负责把竞争对手摆在一起比较
- 写报告：拿前面两个的结果，写成一份报告
- 检查：只负责挑毛病，数字对不对、有没有漏掉什么
你不需要学怎么手动管理它们。你只需要看得懂它在做什么，还有知道什么时候，可以叫它这样做。
而且越来越多平台，已经开始自己决定要不要拆。你不用每次都叫，它自己会派工。
做之前 vs 做之后
同样是研究一个新市场：
| 没有 sub agent | 有 sub agent | |
|---|---|---|
| 谁在做 | 一个 AI 从找资料、做比较、写报告到检查，全部自己来 | 四个临时工，每个只做一件事 |
| 它的桌面 | 越堆越满，做到一半忘记要求，前后矛盾 | 每个临时工只记自己那件事，主管的桌面永远干净 |
| 你要做的 | 乱了，开新对话从头再来 | 说一句话，等它交回来 |
这只是第一步
你需要把专注力拿回来，AI 也需要。
学会叫它拆开派工，在我的 AI Hands Off Ladder 里，你就补上了 L3：左右手 的「做」这一格。复杂的事，它会派工，保护自己的专注力。
但你有没有发现？它会派工了，但你在说明文件里写了「不要做」的事，它不一定照做。
所以下一步，是 L3 的最后一格：管。不靠自觉，靠规则。四格填满，L3 才完整，再往上，就是 L4：全自动驾驶。从 L0 到 L5 一整套方法，我都写在《专注力》这本书里。