最近一直在整理自己的 AI 工作流，最后发现真正重要的不是“用了多少个 Agent”，而是能不能把它们组织成一套稳定可复用的个人工作站。 这张图是我目前的 NoNo Agent Harness 架构图。 我的思路很简单： 不是让一个 Agent 什么都干，而是把能力分层： Agent 客户端层 主要使用 Codex Desktop、Antigravity、workbuddy 作为入口，不同任务交给不同客户端处理。 xinwang 作为总控说明层 它不是直接执行任务的工具，更像是给 Agent 看的系统说明书、能力地图和任务路由指南。 MCP 插件层 比如 memos、playwright、computer_use、github，用来扩展记忆、浏览器自动化、桌面控制和代码平台能力。 Skill 专家能力层 把工程开发、文档办公、视觉媒体、数据分析、社交营销、Agent 元技能等能力沉淀成可复用模块。 本地执行运行时层 Python、Node.js、Shell/CLI 等负责真正执行任务，而不是只停留在聊天层。 记忆与知识库层 本地 Obsidian、MemOS 云端记忆、llmwiki 本地知识库、ima 云端知识库互相配合，让经验可以长期沉淀。 我现在越来越觉得，AI 工具的关键不是“哪个模型最强”，而是： 你有没有自己的能力编排方式。 单个 Agent 再强，也只是工具。 但当它能读取你的知识、调用你的插件、理解你的工作流、沉淀你的经验，它才开始变成真正的个人生产力系统。 这套东西还在持续迭代，但已经能明显提升我做开发、写文档、整理知识、部署项目和内容创作的效率。 不是工具的堆砌，而是能力的组织。 不是临时的解决，而是长期的进化。#工作更高效 #未来工作方式 #AI工具 #howto用好AI