在灵波的实习，我接触到了具身智能的数据集和pipeline，数据很重要，但更重要的是如何去定义数据和pipeline。至少在具身智能这块，目前并没有确定的有效数据定义形式，从仿真数据到实机遥操数据，存在着一套金字塔，没人敢下结论哪一层数据是具身智能的终局数据。imagenet将数据定义为像素图像与语义标签。单具身智能似乎只能定义数据的pipeline出口是一套六维力坐标。

那么个人agent的数据和pipeline应该是什么？llm下的agent将所有语料符号作为agent的输入和输出，所以自然也让用户开始寻求自己的context是什么？但受限于目前的llm agent，所有的context本质上都是文本，一个人一天24h的经历，如果想让agent去理解并实施行为，都要转化为文本符号。这符合真正的人类行为直觉吗？而且它不够快，我的决策似乎大部分都是脑子无意识完成的，而不是2-3分钟的推理再去行为。

我该如何定义这里的个人context数据呢？即便定义好了之后，我该如何将他们纳入到一个agent的决策体系中去呢（目前的全模态大模型提供了一定的思路）

李飞飞的自传中，很注重视觉这一智能行为，luca的进化，也是来源于感光细胞的产生。如何建立一套更符合智能直觉的决策体系呢？llm的智力上限坦白讲已经被拉高到很多，但是我认为它并不是personal agent的最优解，它慢且消耗更多。所以是否存在着一套以视觉、听觉为起点，绕过文本符号推理，直接进行决策的agent体系呢？

如果以我自己为样本，以一天接触的信息模态来分类统计，一天中接触的信息模态占比会是怎样的？哪些模态信息输入后是无意识进行决策的，哪些是对齐到文本符号后来进行推理再进行决策的？

我想要更好的理解环境信息的表征，理解人类更加符合直觉的行为和思考方式

我突然觉得我需要回一趟县城，早些年我对于县城的理解，就是落后于城市的地区，这种落后不仅体现在经济体量，更明显的城市流行的文化与消费方式，往往在若干年后才会在县城里普及。这里的原因是县城的人群认知落后，无法接纳新事物吗？我看未必，这里面的更核心的原因应该是互联网大厂的下沉无法快速在这种离散的县城里铺开，当然县城本身局促的内需，也是铺不开的重要原因。

可预见的是，县城的老龄化和上述的落后情景势必也会在AI时代重蹈，那县城的人是否需要agent？是否在当下应该使用agent？还是等互联网公司探路出成熟的商业模式后，再逐步下沉吗？那些中老年人是否明明存在更加落地的agent需求，但是一直没有被关注到？

这里的问题我想应该拆成两部分，一部分是中老年人，一部分是县城。银发经济并不是什么新颖词汇，所以中老年相关的agent产品我相信并不是没人做过，另一部分我需要思考的是县城，县城的经济，文化，生活方式，会带来何种需求？

从入口上我觉得肯定不能是单独的硬件（存疑？也许有一个小玩意儿也挺好的？），从信息模态上来讲，最好能摒弃文本，对于中老年人来说，语音是更直接的交互方式，以及我很反感让用户主动交互，这不符合直觉（毕竟没人喜欢挤一下动一下的保姆）

那定位呢？情感需求在这里我认为应该先占大头

也许我的目的不应该是直接造一个新的agent？毕竟不论我是从情感陪护角度，还是个人健康管理，市面上都有很成熟的产品，他们没在县城铺开来，是因为推广没到吗？还是也许产品上存在着缺陷？也许我该思考的不是产品形态，而是一种真正的agent交互范式？

具身智能实习时，听到过这样一套路径，即一个完整商业模式的落地，会经过GBC路径，即面向政府，再面向企业，最终面向消费者。而对于AI产品，我认为也存在着这样一套路径化的逻辑，我认为是节点-项目-产品。即一个AI产品，或者说agent/LLM产品，它的进化逻辑应该是从解决了某一个节点的任务开始，逐渐扩展到掌控一个完整项目的交付，最终到产品。而不是坐在会议室里反着逆推，从产品再去思考项目和节点。因此，一个成熟的agent产品，大概率诞生于业务前线，最清楚的知晓节点的那批人。当然，不排除有天才产品经理的存在，能够搬出一个在某些场景下降维打击的产品，但我认为那也是对方在长久的节点实践下，构思出来的完成展品。如果以这套逻辑来审判，会发现今年的很多agent服务/产品都是不合格的，比如AI叫车，AI订餐，这些节点在原本的用户交互逻辑下降就是不合理的，用户明明可以凭视觉直觉下的点按逻辑进行任务下发，而非要舍本逐末通过语言来让agent执行。personal agent是当下比较火的一个风向，我觉得也许也可以用这套逻辑去思考一个产品的意义，

这是我突然想到的一个词语，但是细究逻辑发现这套东西也并不新鲜。从智能手机的普及聊起，会发现智能手机的兴起，除了4G组网带来的高速网络可以支撑图文信息流，还有一点在于电池这一材料的发展，soc芯片技术的发展，能够支撑一个高密度智能体系能够以一个较低的功耗，较长的时间运行。我想着有点类似于人类大脑的功耗与人类智能的发展。以智能效率/运行能量，似乎可以得到一个智能体的智能密度，高智能密度的产品才能更加大众化，才能为更多人所使用，而不像目前的llm，简单的一句你好，背后消耗的算力，所需搭建的集群，可以说是庞然大物。所以一个合理的agent产品，他应该具备相当高的智能密度

（思考：效用这块确实有点道路，但是也忽略了端侧模型，小参数模型等场景，也就是说智能密度可以通过系统化的组合方式，来进行整体性的提升）

但是回想市场营销的相关知识，这一套效用与成本的比较逻辑其实并不新鲜，比如可以叫他们感知效用/感知成本。不过这更像是一套产品逻辑了，我在想什么样的产品，能够为大众所喜欢并直觉式的驱动使用。我想到了ipod，坦白讲，这个产品的感知效用也许并不是非常高，至少它不是AGI，它锚定的是一个音乐播放器的场景，但是她的感知成本极低，拿起就听，放下就暂停，乔布斯甚至天才般的取消了屏幕。甚至，他搞定了数字音乐版权，通过iTunes，可以非常方便的导入歌曲，当一个拥有足够可观感知效用的产品，附带着极低的感知成本，他给消费者带来的吸引力是巨大的。年初openclaw的兴起，它虽然具备一定的上手门槛，甚至可以说是非常高的感知成本，但是在当时的叙事体系下，它的感知效用可以说是无限大的，因此有人甚至愿意为安装这件事付费。所以思考一个东西是否符合产品逻辑，我觉得不妨从这个角度入手，看一下你描述的感知效用与用户使用的感知成本之间的关系，当然这里也许会存在过高估计效用与过低估计成本的问题。