真正的高维认知学习，本质不是信息输入，而是表征重建

这也解释了，为何用 agent 来协助自己获取信息是有较高门槛的单纯的信息聚合是对自己的价值不大，因为信息聚合没有结构，形不成表征，这跟前 agent 时代相比没有实质性变化

真正的 agent 信息获取基础设施，需要跟自己的本源结构高度相关，每一个排出去获取信息的 agent 都应该是在建构一小块高维表征这比自己每次只能获得一个点的“传统”模式相比，效率高太多了，因为把一部分表征编织的工作外包了

而且，还能不断优化表征聚合的模式，甚至对大量表征聚合产物进行脑外再组织等等

这是关键中的关键

这也是 agent 基础设施的核心所在搞定了这块，便可以进入海量 token 消耗时代搞不定，那 token 消耗就完全取决于自己的信息吸收带宽了——跟 LLM 的并行吞吐而言，不值一提，可以忽略