AI Coding 的效率不取决于模型的能力，而是取决于你所使用的架构是否支持多工作树低冲突合并；
AI 的能力边界也不取决于模型的能力，而是取决于工程过程可被 token 化的范围边界在哪里。

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# **表示边界论**

## 定义

人工智能系统直接处理的不是现实本身，而是现实的表示。
所谓 token，在广义上指一切可被机器编码、传输、存储和运算的符号单元。
所谓 token 化，指将现实中的对象、状态、关系和过程转化为机器可处理表示的过程。

## 基本命题

只有进入机器表示系统的对象，才可能被人工智能处理。因而，人工智能的认知边界首先受表示边界约束。
模型本身只能执行表示变换，而不能直接触及现实。人工智能要对现实产生作用，必须借助接口、工具、传感器与执行系统形成因果闭环。
算力决定表示处理的规模、速度、成本与可持续性。

## 推论

人工智能能力的扩张，不只是模型能力的扩张，更是表示边界与接口边界的扩张。
多模态、工具调用、数据库连接、传感器接入，本质上都是在扩大人工智能可处理和可作用的世界。
Agent 的价值，不在于替代模型，而在于将模型嵌入现实闭环，使其从“表示变换器”变成“可作用系统”的核心部件。
