--- title: "我不再围绕聊天记录使用 AI，而是围绕一份文档工作" author: "冯智勇Geo" published: "2026-11-03T06:00:00.000Z" description: "从会话到文档：用 ChatGPT Page 沉淀有效上下文，让 Dot 生成任务书、Multica 协调 Agent 执行，并把验证反馈持续写回文档。" tags: ["AI Agent","上下文管理","文档驱动"] url: "https://fengzhiyonggeo.com/posts/document-driven-agent-workflow/" --- # 我不再围绕聊天记录使用 AI，而是围绕一份文档工作 ![《我不再围绕聊天记录使用 AI，而是围绕一份文档工作》的文章封面]() **我的结论是：会话负责思考，文档负责沉淀，Agent 负责执行，执行反馈再更新文档。** 以后我和 AI 的协作，应该以文档为中心，而不是以某一次聊天 Session 为中心。 这个想法并不新，也不复杂。但我最近反复使用 ChatGPT、Codex 和各种 Agent 工具之后，越来越觉得：相比不断追求更长的上下文，让 AI 持续维护一份有效的文档，可能更适合长期工作。 ## 一、为什么我不想继续以 Session 为中心 现在很多 AI 工具的使用方式，是打开一个会话，交代任务，让 AI 在这个会话里讨论、分析、执行。 短任务没什么问题。但一个任务如果持续几天、几周，事情就会变得麻烦：最初的目标可能修改过，执行方案可能被推翻过，新的判断散落在几十条消息里。换一个会话、换一个 Agent，又需要重新恢复上下文。 我发现，真正需要保留的并不是完整的聊天历史，而是聊天之后留下的**有效信息**。 例如：我现在想实现什么？为什么选择这个方案？哪些限制不能突破？已经做到了哪一步？下一步应该做什么？ 这些内容不应该只存在于某个 Session 里。 **会话可以结束，但任务和判断应该继续存在。** ## 二、会话是思考过程，文档是沉淀产物 我现在更喜欢一种工作方式：左边和 AI 聊天，右边是一份不断更新的文档。 我可以在聊天里提出想法，也可以推翻自己刚才的判断。AI 负责跟我讨论、分析和整理。当我们形成相对明确的共识，就把它写进文档。 但这里的“写进文档”，不是把聊天记录原封不动地复制过去。 文档应该记录当前有效的目标、意图、约束和决策，同时保留必要的判断依据。那些已经被推翻的想法，如果会影响后续决策，也应该简要说明为什么放弃，而不是让旧结论继续混在当前要求里。 这样一来，不管过了多少天，换了多少次会话，我只需要打开这份文档，就能知道事情走到了哪里。 这才是我理解的**有效上下文管理**：不是让 AI 永远记住所有事情，而是让它随时获取当前真正重要的事情。 ## 三、文档不只是用来阅读，还应该驱动执行 如果文档只能记录思考，那它还是普通的知识库。 我希望它能进一步成为 Agent 的工作依据。 我的架构目前很简单：**用户 → Dot → Multica**。 我和 Dot 在 ChatGPT 中讨论问题，把目标、决策和任务状态沉淀到 Page。Dot 根据 Page 的当前内容做判断，生成清晰的任务书，再交给 Multica 的 Mika。 Mika 不需要重新跟我讨论目标。它负责调用 Multica 里已经配置好的 Agent、Workflow 和执行工具，比如 Codex，协调它们完成工作。 执行过程中，Mika 把进度、结果、问题和证据反馈给 Dot。Dot 进行判断和验证，再把重要变化更新回原来的 Page。 整个闭环就是： **会话沉淀成文档 → 文档产生任务 → 任务产生反馈 → 反馈更新文档。** 如果结果不符合预期，更新的不只是一个“未完成”状态，还可能是我们的假设、计划甚至目标。然后系统依据新的文档继续推进。 这也意味着，**修改文档不等于完成任务**。Agent 说做完了，也不代表通过验收。执行结果需要有证据，文档中的完成状态要建立在验证之上。 ## 四、用户不需要管理 Agent 的全部过程 我想要的交互方式其实非常简单。 我和 Dot 沟通，在 Page 里确认目标和重要决策；需要了解进度时，直接看 Page 的更新。如果有重大问题或需要我做选择，Dot 再来找我。 至于 Mika 怎样分配工作、哪个 Agent 调用了哪个 Skill、Codex 开了多少次 Session，这些应该是执行系统内部的事情。 **用户维护文档里的有效意图，Agent 负责把事情往前推进。** 我不希望 AI Agent 越多，自己每天要看的消息就越多。恰恰相反，Agent 越多，用户越应该只关注少量真正重要的信息。 ## 五、为什么我倾向于使用 ChatGPT Page 传统 Markdown 完全可以实现文档驱动，而且在 Git、Codex 和自动化方面更方便。我并不是认为 Page 在技术上能够替代 MD。 我选择 ChatGPT Space 里的 Page，更多是出于长期使用的考虑。 我的聊天、思考和 AI 协作主要发生在 ChatGPT 中。如果能直接把讨论结果沉淀为 Page，并在不同会话里继续引用、修改和完善，就没有必要为了管理上下文再维护一套独立的知识库。 同时，我更倾向于长期投入一个有持续研发能力的大生态，而不是频繁尝试各种新工具。这个选择不是因为 Page 现在已经无所不能，而是我愿意接受它目前的一些不完善，随着产品发展继续优化自己的工作方式。 当然，大公司的平台也不等于永远不会调整产品。Page 的外部读写、自动触发和备份能力，也需要一项项验证。重要资料应该保留可迁移的备份；需要交给 GitHub、Codex 或网站发布的内容，仍然可以使用 Markdown。 **我希望的是一个主要维护入口，而不是把所有系统都绑死在某种格式上。** ## 六、我真正想改变的，是人与 AI 的工作关系 过去，我经常思考怎样让 AI 拥有更长的上下文、更多的记忆、更复杂的 Agent 组织架构。 现在，我开始觉得，更重要的问题可能是：我们有没有一份清晰、准确、持续更新的工作文档？ 有了它，Session 只是一次临时交流，Agent 只是一个可以更换的执行节点。真正持续存在的是我们的目标、判断、经验和工作成果。 以后，我想把更多精力花在维护这些有效内容上，而不是花在恢复聊天上下文、追问 Agent 进度或切换知识库工具上。 **会话用来探索，文档用来积累，Agent 用来行动，反馈用来修正。** 这就是我现在想坚持的 AI 工作流。它没有什么神秘之处，真正的考验也不是概念是否先进，而是能不能在每天的实际工作中稳定运行。 我希望最后做到的状态很简单：**我只需要把自己的目标和判断维护清楚，AI 就能围绕这份文档持续把事情做下去。**