最近大家讨论 AI 的发展，总把注意力集中在算法、算力、Agent Swarm，但有一个基础能力往往被低估：扫描识字（OCR）。
表面上它只是把图片变成文字，但本质上，这是 AI 接入现实世界知识的第一步。无数纸质档案、古籍、合同、手稿、表格，如果 AI 看不懂，就永远是“沉睡的数据”。OCR 是给 AI 装上“眼睛 + 识字能力”，让它真正理解世界。

再把这个能力和 中国几千年的历史文献结合，效果非凡。深度求索等项目甚至用《二十四史》训练 AI，不只是学历史：

• 文献覆盖几千年历史事件、制度、人物关系

• 文本风格古朴、逻辑缜密，是训练 AI 推理、因果链分析的天然素材

• 多种史料视角，教 AI 学会辨别不同评价、权衡利弊

• 跨时代、跨文化的事件推演，为现实决策提供参考

换句话说，AI 不只是“看懂历史”，它通过 Agent Swarm 可以 模拟决策、分析因果、建立复杂系统思维。

在这个基础上，Agent Swarm 的作用就显得清晰了：

• 一个 Agent 负责 OCR 输出文本

• 一个 Agent 负责历史因果分析

• 一个 Agent 负责人物关系建模

• 一个 Agent 负责生成总结和多套方案

它就像一个永不疲倦的 参谋部：提供尽可能全面、细致的方案和预案，但最终拍板的仍然是人类。AI 负责思维扩展和执行，责任必须由人承担。

中国 VS 印度：历史文献优势的对比

中国在这方面有天然优势：

• 厚度：从甲骨文、竹简到《二十四史》《地方志》，几千年的连续记录，覆盖政治、经济、民生、制度等多层面信息

• 结构化：正史有固定格式：纪、志、传、表，逻辑清晰、条目明确，便于 AI 处理

• 多视角：对同一事件往往有多种评价，AI 可以学习多视角分析能力

相比之下，印度的历史资料多以宗教传说、神话和哲理文本为主：

• 纪实材料有限，系统化事件记录缺乏

• 口述传说占比高，版本差异大，结构化难度高

• 更适合训练 AI 的哲学思辨与价值判断，但在系统化事件分析、策略推演上存在劣势

一句话总结：

中国用 AI 可以“借历史做战略”，
印度更适合“用哲理做思想”。

战略启示

结合 OCR、二十四史训练和 Agent Swarm，可以看到：

方案可以由 AI 穷举，
决策和责任必须由人承担。

AI 提供的是参谋部级别的支持，让决策更全面、更细致；
中国几千年的文献则给 AI 极强的战略厚度，这是其他文明难以比拟的优势。

在这个时代，AI 不仅是技术工具，更是历史智慧的延展器。掌握历史文献的深度和结构化处理能力，就意味着在战略推演和决策上占据先手。