Agent 时代的悖论：效率更高，人更累
看到网上的一种观点，大意是：AI 把机械性的活全接走了，程序员一天八小时全是高强度思考、决策、架构设计，没有喘息间隙，纯脑力劳动的疲劳感远比以前猛。这个感受真实，但解释还可以更深入一些。
机械性工作并不是零成本，它同样会消耗注意力，只是强度更低。把这部分外包给 Agent，本质上是在节省"低价值但持续消耗"的注意力预算，这一点确实有收益。
问题在于，工作流会被重排。人做执行的时间变少，等待 Agent 的时间变多。真正稀缺的环节从"编码速度"变成"决策速度"，而瓶颈仍在 Agent 编码本身。为了提速，我们会自然走向多会话并行，同时开多个 Agent 干活，然后轮流给它们发号施令。
从效率角度看，这几乎是最优解。当某个 Agent 在跑任务时，你去给另一个等待决策的 Agent 下指令，总吞吐会更高。
但人的上限不是吞吐量曲线，而是精神负荷。并行 session 一旦开到四五个，注意力会被高频切换撕碎，且会极度疲惫，主观体感上就是"脑子被榨干"。我体验过一个下午，连续高强度工作 4-5 小时，晚上九点钟受不了就睡了，精神实在受不了。
所以真正要优化的，不只是 Agent 的速度，而是人机协作里的节奏：
- 接受"效率最大化"不等于"可持续"；
- 在吞吐与疲劳之间，主动设一个可长期执行的平衡点；
- 尝试让 Agent 自主决策一些非关键的步骤，减少人对每个细节的干预需求；或者设计类似企业分层管理的架构，让 Agent 之间也有层级关系，降低人对每个 Agent 的直接控制需求。
系统可以 24 小时流水线运转，但人不行。碳基生物的局限性还是太大了🤣