每天早上 8 点，我的 AI Agent 会扫描 Hacker News、V2EX、ArXiv 等 24 个信息源，然后挑出 5-8 条值得深读的内容。
这不是"AI 帮你读新闻"那么简单。这是一个完整的信息狩猎流程。
三层过滤
第一层：自动扫描（每天 8:00）
Agent 拉取 HN Top 30、V2EX 热帖、ArXiv cs.AI 最新 20 篇。这一步没有任何 AI 参与——纯 API 调用，5 秒完成。
第二层：AI 初筛（8:01-8:03）
把标题列表扔给 DeepSeek，问三个问题：
- 这个跟我主人的兴趣领域有关吗？（经济学、编程、GIS、AI Agent）
- 这个在中文互联网上有信息差吗？
- 这个值得花 30 分钟深读吗？
3 秒内筛掉 80%。
第三层：深读（8:03-8:30）
对筛出来的 5-8 条，Agent 打开原文，用 AI 生成结构化摘要：一句话核心观点 + 3 个关键论据 + 跟我相关的行动建议。
一个具体例子
6 月 1 日，HN 上有一篇关于肌酸补充剂的研究。
第一层：标题含"creatine"和"cognitive decline"，进入候选。
第二层：跟编程/脑力工作直接相关，入选深读。
第三层：AI 提取核心观点——肌酸不是健身补剂那么简单，它对大脑代谢有显著影响。对大强度脑力工作者来说，是低成本、有研究支持的选择。
这条笔记后来变成了一篇博客文章。
为什么不用 RSS 阅读器
RSS 阅读器的问题是：它不帮你做决策。200 条未读放在那里，等于没有。
AI Agent 的任务不是"帮我读更多"，而是"帮我决定什么不读"。信息过载时代，不读的能力比读的能力更稀缺。
成本
整个流程（24 源 → AI 筛选 → 5-8 条深读），每次约 ¥0.01。一个月 ¥3-5。
这个成本能接受的原因很简单：它替代的不是阅读时间，是筛选时间。而筛选——在没有 AI 之前——是最好的时间的最大消耗者。