立正认为方法论比具体答案重要，因为答案会随时间变化，不掌握方法，拿到答案也没用；进入一个新领域还要有耐心，不能今天进来明天就指望回报⁠1。他也认可“只能赚认知内的钱”这类说法，把认知看作看清问题本质的能力⁠2。放到你的处境里：agent 框架每几个月重写一次，押注某个框架的细节大概率会作废；但“这个方案在什么条件下成立、错了怎么发现、哪些取舍是本质的”这类判断，换一版架构仍然用得上。你 6 周后一半 roadmap 作废，未必说明那 6 周白干——如果当时写清了哪些假设依赖当前架构，架构一换，你就能快速判断哪一半还成立，这本身就是可迁移的沉淀。

在公司内部做选择时，立正给的排序是业务优先于老板、老板优先于项目：项目再有技术含量，业务不行或老板不行，也难长久⁠3。他还提到层级之间有传导关系，道、天、地、将没选对，法再精妙也可能白费⁠4。你的 roadmap 只能排 4–5 周、架构 1–3 个月一换，这更像“地”和“天”层面的约束，不是你个人规划能力不够。所以 2–3 年的锚可以这样定：先确认这个业务和直属领导在未来两三年是否值得跟，再决定深耕哪类能力；如果业务本身处在高频试错期，把“在不确定中快速判断什么值得做”当作积累方向，比追求某个稳定岗位更现实。

绩效看这个季度 ship 了什么，而方法论和客户关系见效慢，这两套时钟本来就不一致。一个可试的做法：在季度汇报之外，自己维护一份“判断记录”，每次架构切换后写下当初哪些假设错了、哪些判断仍然成立。几个月后回看，你能分辨自己是在重复从头开始，还是在积累可复用的判断；这份记录也能成为你回答“什么算真正 impact”的证据，而不是只靠感觉。

出处 1

立正认为方法论比答案重要，因为答案会随时间失效，不掌握方法，拿到答案也没用；进入新领域要有耐心，不能今天学 AI 明天就想变现⁠1。他特别提醒，抱着“这是个好机会我也要做”的心态、没真正了解一件事，判断一定偏，最能打动你的往往是割韭菜的人⁠2。放到 agent 上，这意味着先练三件事：理解模型是基于 context 的推理引擎、擅长什么不擅长什么；面对新框架快速判断它能不能嵌进你现有的价值链条；拿你真实业务任务去测，而不是套网上的 prompt 模板⁠3。

立正主张决定 AI 能力的是那些“动作”，它们不像工具那样能写进技能栏，所以常被忽视⁠4。具体到 agent 落地，值得练的动作包括：把复杂任务拆成多步、为每步定义输入输出和质量标准、决定哪些步骤交给模型哪些交给代码、设计上下文和结构化输出、加评估机制、记录失败案例并迭代⁠5。评估尤其不能照搬几条固定规则，要尊重每个问题本身的要点，先做出一个有效的东西⁠6。框架本身要警惕：过度抽象的框架会用架构师的假设替代你的直觉，省几行代码却锁定一整套问题拆法⁠7。

立正把学习和赚钱看作手艺：很多东西靠经验积累，找个老师傅带很重要，他能告诉你踩过的坑和哪个方向更好；同时要在实践里体会，手艺变好会带来更多资源和机会，形成正向循环⁠8。遇到问题时，第一反应可以是“该找哪个师傅请教、如何在实践中体会”，而不是先去翻论文⁠8。对你这种架构高频重构的处境，这意味着判断力更可能来自跟着做过 agent 交付的人复盘真实失败案例，而不是追每个新框架的发布。