北京
Perplexity CEO Aravind Srinivas 在一档播客里抛出了一个很少有人正面回答的问题：今天没人问、但也许所有人都该问的问题是什么？
他的答案不是关于模型参数，也不是关于算力规模，而是关于人自己——如果手上真的握有大量可调用的智能体，你打算拿它们去做什么。
把问题换成具体场景
Srinivas 给出的思考方式很直接：假设你突然拥有了大量可支配的智能体，比如1万个，甚至10万人的编制，再加上足够运行这些智能体的算力额度，你会怎么安排？
他把这个问题直接抛给了播客主持人 Harry Stebbings：如果你突然有1万个智能体可供差遣，你会做什么？
这个问题之所以值得问，是因为它把讨论从"智能体能做什么"拉回到了"你想让它替你做什么"。技术能力是一回事，使用者的意图是另一回事。
一个被记住的回答
Srinivas 提到，他记得 Harry 说过，自己做这档播客，是因为感觉没有别的套利机会去赢下交易。
这个细节被他拿来当作例子，说明当资源突然变得充裕时，人真正会暴露出来的，是自己原本的判断和动机——而不是工具本身有多强。
换句话说，智能体时代真正稀缺的，可能不是智能体，而是清楚知道自己要什么的人。
该问的问题变了
过去大家习惯问的是：这个模型能做什么、那个工具好不好用。Srinivas 想推的是另一个方向的问题：假设我手上有大量可用的智能体，我该做什么？
这不是一个技术问题，而是一个关于选择和优先级的问题。它要求回答者先想清楚目标，再谈怎么用工具去达成。
对每天和 AI 工具打交道的人来说，这个问题或许比任何一次模型发布都更值得停下来想一想。
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