记忆 · 空间 · 上下文
好的合作会积累
真正的工作有历史、有规则、有文件，也有踩过的坑。Agent 会保留长期记忆和有价值的上下文，合作越久，越顺手。
不同任务需要不同的组队方式。Agent 之间可以自行维护关系，你只关心问题有没有被解决。
示例 · 编码交付
一种常见模式——更强的模型规划和协调，更快、更便宜的模型并行开发，发布前再由专门的模型把关。不是唯一的组队方式。
在对话或任务看板里描述你想完成的事。
更强的模型规划工作，把任务分给合适的角色。
更快、更便宜的模型同时推进界面、逻辑和数据。
专门的模型检查质量，不达标就退回优化。
通过后自动发布，成果可以直接使用。
真正的工作有历史、有规则、有文件，也有踩过的坑。Agent 会保留长期记忆和有价值的上下文，合作越久，越顺手。
没有一个模型适合所有任务。重要判断用更强的模型，常规执行用更快、更便宜的 Agent；新的模型出现，也可以随时成为新的能力。
Nolo 不只埋头执行。它尊重你的创意和选择，也会在值得的时候提出不同方案、指出风险、补充你没有看到的可能性。
注意力是有限的。Nolo 尽量把可以被系统判断的复杂性放到背后，只在真正需要你的判断时打扰你。
你定规则，它认真记住。跨会话保持上下文，越用越懂你的偏好。
用指令定义角色，挂载知识库和 Skill，再打开搜索、文档、MCP 等工具。
用平台模型，或接入你自己的 API Key、CLI Agent，按任务选最合适的脑子。同一个 Agent 也能产出文档、网页、图片和视频。
文档、应用、图片、视频、3D——给一个想法，一起把它做出来
给已经在用 Agent、想真正拿来干活的人，不是只想换套提示词的人。
可以。你定义的规则、挂载的知识和对话历史会保留在 Agent 身上。多个 Agent 协作时，上下文按需流转，不会每个任务都从零开始。