下一代 Agent 的 DNA：将智能与连续性分离
KL_AIC · reddit · 2026-08-25
文章提出当 Agent 能够调用工具、修改文件并运行长期任务时，产品优化的核心应从对话转向执行。
核心假设：智能由大模型提供，连续性由 Harness（脚手架/编排系统）提供。
两个非共识观点：
- 记忆的目的应从“保存历史”转向“恢复执行”：对于长时任务，完整的历史往往是有害的（如代码变更后测试记录失效），记忆应确保任务在中断或模型替换后能正确继续，即 Recoverability > Recall。
- 任务完成的判定应由 Harness 而非模型负责：模型只提供能力，任务是否“做完了”应反映用户意图，这属于业务逻辑范畴，无法被模型参数化吸收。
文章区分了“关系连续性”（聊天产品）与“执行连续性”（行动 Agent），指出后者需要不同的状态管理机制。
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