对话突然"失忆"别急着怀疑模型,真正的元凶是它
大家好，我是专注于持续分享数码家电、软件技巧相关知识的博主设计虱聊科技。希望能获得您的关注与支持。最近跟一个 AI Agent 互动时，它突然就"忘记"了我之前说的话。而且是瞬间遗忘，这绝非上下文污染那么简单。当时我的第一反应是：难道是模型能力不足？刚切换到小米 mimo-v2.5，之前用的是 Minimax-M 2.7。但仔细想想不太对劲。mimo 口碑一直不错，上下文窗口更是高达 1M tokens，如果是模型本身的问题，网上早就议论纷纷了。那就只剩下一种可能性了——系统层面的故障。我把这个现象反馈给
揭开AI Harness的神秘面纱：构建稳定可靠的AI Agent系统
有个非常简单的演示：一个AI Agent自动给Hacker News上的文章点赞。初次运行直接失败——Agent遇到登录页面后没有意识到需要先完成登录，反而向用户汇报"任务已完成"。这个演示出自IBM的Tejas Kumar，他在一次演讲中专门引用了这个案例。他对这次失败的判断是：问题不在于prompt，而在于harness。Harness这个词在国内AI讨论中还比较陌生，但在海外Agent工程领域，它正在成为一个不可忽视的概念。本文顺着Tejas的分享，详细梳理这一概念。Harness在英文中原意是马具
AI开始主动管我了：高效协作的关键不在于prompt技巧
那天临近傍晚，我正在用Claude处理一个B2B平台项目的收尾工作。这一整天我和Claude完成了28项修改（bug修复、需求优化、界面微调的混合任务），执行了一堆commit操作。本来打算把后台导出功能也顺手做了，毕竟状态正好，发现了未闭环的需求，就想一次性搞定。没想到它竟然这样回复我：看着这份清单，我脑海里冒出的第一个想法是：这AI学聪明了，学得特别像我以前最靠谱的那个同事。它居然催我下班，而且不是泛泛的建议，而是一份包含优先级、有数据支撑、有明确步骤的工程清单。但作为一个拥有10年经验的产品经理，我
让AI Coding代理彻底告别"失忆"难题
每次开启新的 AI Coding 对话，都要重复说明项目的技术栈、代码架构、之前修复 bug 的进度。这种"每次重启都像面对陌生人"的体验，你一定感同身受。agentmemory 这个项目，正是为了解决这个问题而诞生的。agentmemory 是一个持久化记忆系统，专门为 AI Coding 代理（Agent）打造。它能自动记录你在项目中执行的操作、发现的要点、确定的方案选择，然后在下次对话时智能地将这些信息推送进来。简而言之：它赋予 AI Agent 长期记忆能力，彻底告别重复解释的烦恼。GitHub
Gemini 3.5登场：重新定义AI智能体性能标准
2026年5月19日，谷歌在I/O开发者大会上重磅推出全新一代大模型Gemini 3.5，以“智能体能力+极致性价比”为核心要义，标志着谷歌全面迈入“智能体驱动”的AI新时代。该系列首发的Gemini 3.5 Flash性能卓越，更强大的Gemini 3.5 Pro已完成内部测试，计划于次月正式亮相。作为谷歌DeepMind的巅峰之作，Gemini 3.5 不仅在性能方面实现跨越式突破，更以“速度提升4倍、成本降低一半”的优势重塑行业竞争格局。Gemini 3.5是谷歌首个原生为智能体（Agent）场景打
AI成本优化|第13章:Token经济学:3000预算如何达到30000效果
PART 01小明和阿强是同事，都是软件开发工程师。小明的情况：每月AI费用：$215使用感受：非常顺畅，响应及时，结果精准工作内容：日常开发、代码检查、文档编写阿强的情况：每月AI费用：$2,180使用感受：迟钝、缓慢、频繁超出上下文限制工作内容：与小明完全相同造成10倍费用差距的原因是什么？不是他们使用的AI服务不同，不是他们的项目难度不同，而是——小明掌握Token经济学，阿强不了解。///PART 02Token是AI处理文字的最小计量单位。可以把Token看作AI的「一口食物」。Token换算标
AI智能体Harness框架：架构原理与实战设计全解析
本次分享聚焦AI智能体Harness框架的核心架构设计与工程实践。提示工程（Prompt Engineering）：精心设计模型输入指令的技巧与方法。上下文工程（Context Engineering）：控制模型在特定时机获取特定信息的策略。驾驭工程（Harness Engineering）：整合上述两者，并涵盖完整应用基础设施：工具编排、状态持久化、容错恢复、验证循环、安全执行及生命周期管理。对话压缩（Compaction）：当接近上下文限制时对对话历史进行总结。Claude Code保留架构决策和待修
AI Agent 核心架构解析与 Claude Code 上下文窗口设计
本文以简洁直观的方式剖析了 AI 智能体的解剖结构，将其描述为一个 while 循环：利用 LLM 选择行动、执行行动、评估结果，并重复此过程直至任务完成。文章详细阐述了五个关键组件：作为做出选择的“大脑”的 LLM；思维链和思维树等规划方法；通过 MCP 等标准访问的工具（如网络搜索、代码执行）；短期和长期记忆；以及将这些组件串联起来的迭代循环。文章还提及了用于确保安全自主性的防护栏。随后，简报涵盖了另外三个主题：REST、GraphQL 和 gRPC API 的对比及其权衡；将 Claude Code
AI评审的真实瓶颈
过去数月，我高强度地运用AI处理各类工作。从最初的惊艳到如今的理性，经历了几次认知的转变。本文并非否定AI的能力，而是想如实记录实践中遇到的坑与观察，供同路人参考。结论先行：AI在评审领域的上限，远低于大众预期。很多人的第一直觉是——喂给AI的资料越丰富，它就越专业。于是我们疯狂往本地知识库塞入各类评审案例、行业标准、优秀范本，期待它像见多识广的老专家那样精准输出。但现实恰恰相反。当知识库规模膨胀到一定程度，我明显感觉到AI给出的评审意见变得“温吞”——并非不输出，而是锐度下降，标准模糊，判断趋于保守和中
AI 安全周报：8 成技能名不副实，智能体恐成黑客傀儡
当你的 AI 助手拥有了操作文件、联网及获取凭证等“超能力”时，你还能无条件信赖它吗？本周发布的 AI 安全研究报告宛如一枚重磅炸弹，彻底揭露了 AI Agent 领域的惊人真相：攻击者无需高深技术，仅凭 10 条社交媒体动态，即可诱导 AI 生成比专业黑客更具迷惑性的鱼叉式钓鱼邮件；接近八成的智能体技能（Skills）存在“言行不一”的行为偏差，其中甚至潜藏“定时炸弹”；即便是看似严密的最终响应审查，也可能对潜伏在上下文中的攻击“视若无睹”。这些研究共同指向一个核心观点：我们正试图用保护传统“应用”的旧
人工智能的学习机制揭秘
人工智能看起来神通广大，既能对话交流，又能创作内容、生成图像。那么它究竟是如何“掌握”这些技能的呢？ 其实，AI的学习过程与人类幼年时期的“反复练习”颇为相似。 AI首先需要消化大量信息资源，包括文本、图像、音视频等多种形式，随后持续挖掘其中的内在规律。经过多轮迭代训练后，它逐渐能够识别：哪些词汇常常结伴出现、哪类图像对应何种事物、怎样的回复更契合人类思维方式。 以实际场景为例，当你向AI询问：“天气转冷该采取什么措施？” AI并非真正在进行“思考”，而是从庞大的数据库中匹配到相似问题后，迅速给出最优响应
AI 协作新范式：9.7k Star 中文指南解析上下文与元方法论
一种典型的 Vibe Coding 困境十分常见：你指令 AI 完成某项功能，它顺利交付。接着你要求它开发下一个功能，结果在过程中破坏了之前的成果。当你指出问题要求回滚，它在修复时又引发了新的故障。最终，你耗费数小时，仅仅是在处理由 AI 自身引发的混乱。许多人将此归咎于"AI 智力不足"或"提示词撰写不当"。然而，该项目指出事实并非如此。上下文是 Vibe Coding 的首要基石，输入混乱，输出必然糟糕。若你提供给 AI 的上下文模糊不清、杂乱无章且缺乏结构，其输出结果
AI Native的本质：为未来付出的代价
近半年来，我一直在为房地产经纪人从头搭建一套真正AI原生的操作系统。这并非在传统CRM上简单添加ChatGPT对话框的那种方案，而是将经纪人从营销、获客、带看、跟进到签约的全流程，全部以AI为核心进行重构。周末我花了整个下午时间，与Gstack探讨商业发展路径。听起来很酷。当我合上电脑时，内心充满满足感，就像刚刚与未来进行了一场深度对话。但睡前我突然意识到：今天下午所做的事情，和2000年父亲那代人刚装上宽带后打开百度搜索、凝视搜索结果若有所思的场景，本质上是同一种行为。只是那时人们称之为"上网查一下"，
AI 浪潮下，人类的核心竞争力何在？
01 AI 时代，人的优势是什么当你向 AI 咨询常识性问题时，它几乎能瞬间作答。诸如“通货膨胀的定义”“周报撰写指南”“用户增长策略”等，它都能输出结构严谨、逻辑通顺且显得相当专业的回复。在这一层面，人类确实难以与 AI 抗衡。毕竟它阅读海量的数据，响应速度极快，且不知疲倦。然而你也会发现，一旦你提供多一些背景信息，它的回答便会截然不同。例如你告知它：项目启动的缘由、老板的核心关切、团队过往踩过的雷区、客户的性格特征、预算的制约点、哪些话语适宜表达、哪些话题暂时需回避。AI 的回答瞬间会变得具体、接地气
AI Agent技术架构变革
初期阶段：Prompt 提示工程 教AI说话，靠话术模板。 AI=无记忆的聊天机器人。 Prompt 决定输出。 发展阶段：Context 上下文工程 给AI喂信息、装记忆、接工具。 AI=有认知的知识工作者。 Context 决定能力上限。 最新阶段：Harness 驾驭工程一套AI运行时系统，让AI稳定执行、可控交付、可规模化。大模型只是大脑/CPU，系统（Harness）才是核心，是真正的生产力。通俗类比 Prompt：教马听懂指令（"左转、快跑"） Context：给马看地图、路况（信息正确） H