想象一下：你下班前交给 AI 几项任务，第二天回来，它已经堆出一周都看不完的结果。问题不再是 AI 会不会做，而是你该先看哪一份、在哪一步介入。Patrick Neeman 转述 Anthropic 的内部研究称，到 2026 年 8 月，普通员工每工作 1 小时，其代理会运行约 6 小时；即使不写代码，读完代理产出也要占去半个工作周。
工程与研究团队更极端：按每分钟阅读 250 词、每个 token 折合 0.75 词估算，代理每人每周产生的内容需要 424 小时才能读完，而一周总共只有 168 小时。这当然只是阅读时长估算，却把矛盾说得很清楚：逐项审批已经不可行，名义上的 Human-in-the-loop——在关键节点保留人工判断——也可能只剩形式。
因此，代理界面的新任务不是塞进更多通知，而是替人安排判断：按风险分级，抽样检查，把异常升级，并保留依据和过程供人追溯。否则，代理越勤快，工作台越像一排同时响起的警报；有限的注意力，才是生产系统真正的瓶颈。