# Focus: 我正在专注的工作

> "专注不是对所有事情说是……而是对一个真正好的主意之外的所有其他好主意说不。"

目前，我的工作围绕 AI Agent 生态系统的三个支柱：探索 Agent 能力的理论边界，定义构建稳健 Agent 工作流的方法论（EDF），以及验证这些想法的高杠杆成果。

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## 1. Agent 能力与生态系统（未来）

*探索主动智能的架构边界。*

我正在研究如何超越简单的基于聊天的交互，转向真正主动的 Agent，它们能够理解意图、保持长期记忆，并导航复杂的上下文窗口。

### Context Engineering（上下文工程）

- **被动上下文管理**：System Prompts、上下文、CoT、agent.md、soul.md、工具集.md、Meta 层上下文管理
- **主动上下文管理**：MCP、Skill、CLI、API - Agent 主动感知环境
- **记忆系统**：基于 ACT-R 认知架构的持久化记忆层
- **Proactive Harness**：基于环境线索而非仅仅是反应性提示的主动行动框架

### EDF 约定

- **Guardrails**：使用核心 DAG 和有限状态机（FSM）确保安全
- **接口指南**：Agent 驱动 UI 的推荐交互模式
- **服务契约**：标准化 Agent 与外部 API 的交互方式

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## 2. 用 EDF 优化工作流（现在）

*下一代产品开发的方法论。*

**可执行设计文件（EDF）**框架是我的核心方法论。中心论点是：**使用稳健的 DAG/FSM 作为 Guardrail，让 Agent 作为 Engine。** 这种方法弥合了确定性业务逻辑与 LLM 创造灵活性之间的差距。

- **效率**：通过减少标准化模式的手动编码，大幅加速设计到生产的流程
- **可靠性**：确保 Agent 在有界自治内运行，使其对生产环境安全
- **可扩展性**：将意图逻辑与实现解耦，允许两者快速迭代

### EDF 2.0 是什么

一个更简单的解释是：传统流程中，需求文档、设计稿和代码是彼此孤立的产物；EDF 2.0 则把这些产物统一放在一个 Git repo 中，用 Markdown、JSON / YAML 状态机、接口契约、设计元数据、代码和测试，把产品上下文变成 Agent 可以读取、调用、修改和验证的对象。

它不是另一个 PRD 模板，也不是单纯的 Design-to-Code 工具。它更像一套活在 repo 里的产品工作约定：让产品判断、业务逻辑、界面约束、代码实现和验证机制在同一个上下文里持续对齐。

### EDF 作为单事实来源

在这个系统里，SSOT 不是一句抽象口号，而是一组 repo 内的可读资产：

- **Why**：产品判断、用户问题、商业逻辑
- **What**：状态流转、业务规则、决策树
- **Contract / Data**：接口、字段、实体约束
- **Interface**：设计表面、组件语义、状态表达
- **Src / Test**：实现、验证和回归保护

### 两个飞轮如何咬合

EDF 2.0 的目标，是同时加速两个飞轮：

- **Time to Insight**：更快从用户、市场、实验和技术信号中形成判断
- **Time to Value**：更快把判断推进到可运行、可验证、可迭代的产品结果

```text
Time to Insight 飞轮
Signal / Why → Judgment / What
用户、市场、实验和技术信号 → 问题定义、状态流转、产品假设

             ↓ 推动

Time to Value 飞轮
Interface → Prototype / Src → Feedback / Test
界面表达 → 可运行实现 → 使用反馈、自动化验证、跨层校验

             ↺ 反哺

新的反馈和实验结果回到 Time to Insight 飞轮
```

### 三个工作原则

1. **Any-Point Entry**  
   不一定从 PRD 开始。可以从截图、设计稿、代码原型、GTM 文案、用户反馈或市场观察进入。

2. **Reverse Extraction**  
   当页面或原型先跑起来后，Agent 从已有代码、界面和交互中反向抽取状态、契约和设计约束，把一次性的实现重新沉淀为可复用的产品资产。

3. **Guardrails**  
   通过测试、契约校验、跨层 Diff 和人工审阅，持续检查代码实现、界面状态和最初产品判断之间是否发生漂移。

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## 3. 实际成果（已发布 / 活跃）

*使用 EDF 方法论构建的概念验证和工具。*

### 📂 Presenter Agent

**新形式的演示服务。**

传统幻灯片是线性静态的。Presenter Agent 将演示转换为**可导航的信息空间**。使用多级缩放（概述 → 详情 → 深入），演讲者可以根据观众反馈动态导航内容。

- *状态*：原型活跃（EDF 验证案例）

### 📂 小红书长图 Agent

**EDF 框架的现实验证。**

设计用于自动化创建高质量社交媒体长图的工具。它作为 EDF 方法论的基准：证明"核心 DAG + Agent Engine"模式可以取代传统的内容密集型应用手动开发工作流。

- *状态*：需求定义与早期实现

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> [!TIP]
> 对技术细节感兴趣？查看 [Playground](https://nickmu.com/zh/playground) 了解认知架构和 EDF 规范的深入探讨。