笔记
关于我所交付的 AI 系统背后方法论与架构决策的短文——规约、评估、多智能体编排、LLM 集成,以及调度编程智能体的纪律。
2026年7月3日
会重写自己的智能体没有规格可言
新的卖点是「自我进化」的智能体——它在运行时自行调整行为，于是你永远不用去更新它。ServiceNow 和 NVIDIA 刚把这么一个东西对准了你的桌面。但生产软件最需要的东西只有一样：一个你能拿来做校验的固定目标。一个会重写自己逻辑的智能体，就是一套「你测过的东西不等于下周在跑的东西」的系统。让它在你能读、能重置的数据里学习——绝不要让它在你无法盯着看的行为里悄悄改变。
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2026年7月1日
任务翻一倍，失败翻两番
人人都想要能干满 8 小时一整天的 agent。可数学不答应。2026 年一篇新论文表明：把任务长度翻倍，失败率不是翻倍——而是大约翻两番，因为每一步那点微小的误差会不断复利叠加。每步 2% 的偏差，在 20 步里就变成 33% 的概率把整个任务搞砸。长时程自主并不是在等一个更聪明的模型。它是个架构问题：拆解、设检查点、验证。
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2026年7月1日
按座位收费已经死了。大多数创始人还在给尸体错误定价。
agent 不占座位就能干活，所以按座位收费的 SaaS 在经济上已经崩了——按座位定价正在下滑，按结果定价成了热门的替代品。但那种下意识地跳到「按结果收费」的做法，对任何 agent 还不够可靠、无法保证结果的人来说都是个陷阱。真正的原则不是一时的定价潮流；而是你的定价模型应该跟随谁承担可靠性风险。它是一份关于你有多信任自己产品的坦白。
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2026年7月1日
Perplexity 正在离开 MCP——而且他们没错
MCP 赢下标准之争赢得太快，几乎没人停下来问一句：它在生产环境里到底好不好用？然后 Perplexity 的 CTO 公开说，他们内部正在弃用它——因为工具的元数据能在 agent 做任何有用的事之前，就吃掉你 40–50% 的上下文窗口。「直接插上 50 个 MCP server」的梦想，撞上了上下文的经济学。工具是一种依赖，不是自助餐。
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2026年7月1日
最好的 agent 是最无聊的那个
这个行业把自主性当成目标来卖：给 agent 一个模糊的目标，让它自己去想怎么做。但真正能在生产环境里活下来的系统恰恰相反——受限的工具、确定性的工作流、有边界的决策、人来把关。自主性不是一种你要去最大化的美德；它是一笔你要花掉的预算，而你每花一块，就买来一种新的失败方式。把智能放在那个狭窄的决策里，让它周围的一切都是笨拙、可预测的脚手架。
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2026年7月1日
语音 agent 终于跨过了延迟这道线
多年来，AI 语音 agent 一直栽在同一件事上：停顿。你说完话之后那半秒的死寂，让每一个电话机器人都感觉像坏了。到了 2026 年，停顿消失了——端到端的语音流式传输、40 毫秒的全新 state-space 语音模型，以及低于 500 毫秒的往返时延，把语音送进了对话感觉真实的那个窗口。模型从来都不是难的部分。难的是时机——而现在时机是一个工程问题，不是一个研究问题。
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