Agent 的自我:从洛克到 OpenClaw
关于 AI 智能体身份连续性的哲学边界与工程实践 引言:先把“身份”降到工程可讨论的尺度 Agent 失忆,最先伤害的不是拟人感,而是合作成本。 一次会话里表现出色,并不等于下次还能沿用同一套判断。用户要重新说明偏好,团队要重新交代约束,系统也很难解释某个决定从哪里来。长期合作所依赖的信任,恰好 …

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工具、Agent 与工程实践
关于 AI 智能体身份连续性的哲学边界与工程实践 引言:先把“身份”降到工程可讨论的尺度 Agent 失忆,最先伤害的不是拟人感,而是合作成本。 一次会话里表现出色,并不等于下次还能沿用同一套判断。用户要重新说明偏好,团队要重新交代约束,系统也很难解释某个决定从哪里来。长期合作所依赖的信任,恰好 …

这篇笔记来自我对开源 AI 系统的长期拆解:先跑起来,再读迁移文档,最后记录抽象在哪些地方成立,又在哪些地方开始漏水。 问题从来不是“记得越多越好” 只要对话还装得进上下文窗口,LLM 就能维持短暂的连续感。但这不是长期记忆,更不是可靠的应用状态。会话结束之后,模型不会自然记住用户偏好简短回 …

桌面智能体最容易给人留下印象的,是“它真的点了那个按钮”。但按钮被点中,只是演示成立;任务能否稳定结束,才是系统成立。 微软 UFO 项目几年的演进,恰好沿着这条分界线展开:2024 年的 UFO v1 证明视觉语言模型可以操作 Windows;2025 年的 UFO² 把操作提升为一个有状态、 …

一次同步成功,不等于交付系统已经可靠 Argo CD 页面变成绿色,只能证明此刻的集群与它计算出的期望状态一致。它不能证明镜像通过了测试,不能证明删除动作安全,也不能证明下一次 Git 变更值得进入生产。

推荐系统最容易制造一种错觉:模型越新,系统就越先进。 真正做过推荐的人会知道,模型只是水面上的一小部分。水面之下还有曝光偏差、延迟预算、特征新鲜度、库存约束、探索风险和反事实评估。大语言模型(LLM)确实给推荐系统增加了新的语义入口,却没有替我们消除这些旧问题。它甚至会带来新的麻烦:成本更高、输 …

2026 年 7 月 16 日,Google 正式把 NotebookLM 更名为 Gemini Notebook。 名字变了,最值得保留的问题没有变: 我能不能沿着一段答案,走回一份自己愿意相信的证据? 这才是 Gemini Notebook 与普通聊天工具真正不同的地方。普通对话从一个宽广模 …

成长、观察与真实生活
开篇与自我定位 年度序言与背景 📅 Hi! 2025 ~ TIP: 这篇文章的信息密度很高,并且带有强烈的主观,我尽可能的尝试少一些观点,多一些经验的描述,包括自己旅居过程中的经验,经历过的一些事情反思,做产品的途中的一些经验,经验是宝贵的,希望留给你触动和思考的空间越广,TOP 中选取自己感兴 …

在求职的海洋中,一份精心准备的简历就如同一艘设计精良的帆船,能让你在竞争激烈的浪潮中乘风破浪。随着开源社区的蓬勃发展,现如今市面上涌现出许多优秀的简历生成工具,旨在帮助求职者以最低的成本制作出既专业又具有个性化的简历。本文将为你详细介绍几款顶尖的开源简历生成工具,并提供实用的简历制作和优化技巧。 …
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双剑合璧:结合GitHub与Google Workspace的项目管理艺术 之前写过一篇 从理论到实践的项目管理打通 。
调研大量的资料后总结出背单词和学习口语的方法 从小老师眼中的问题学生,父母眼中的笨孩子。对于双眼满眼都是三好学生的班主任,眼中容不下我这样一个不出众的学生。我一直在认识和救赎自己的路上,不断地探索者,为什么别人背单词那么快,为什么网上所有的学习方法在我这里失效了,为什么所有人都认为是我的问题…
同之前写的 GTD 和 四象限法则实践 说的那样,我比较缺少一种专注度,以及效率。想起来最开始有过进入心流状态的体验,那就是在打游戏的时候,或者看小说的时候一旦沉迷在游戏或者小说中,那么就会进入到心流的状态,会忘记时间。
The Quiet Collector / 静默收藏者
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