AI Agent

做一个小型 Coding Agent 评测：定义成功，检查依据，再验证提示词改动是否真的有帮助。

会聊天，不代表会委托任务。定义任务、设定边界、判断结果，是另一种需要练习的能力。

理解 AI Agent 的一个办法，也许就是亲手做一个简单的。

从一个具体任务出发，图解模型与工具的循环、并发协调、用户中断和上下文管理。

除了看任务有没有完成，还要看执行过程、失败原因，以及多次运行是否稳定。

Agent 回复完成了，任务就真的完成了吗？用十二节图文笔记梳理如何定义成功、定位失败并判断可靠性。

记录梁文锋投资者交流会读后感，以及对 CoT、Agent、持续学习与自迭代演进阶梯的理解。

对腾讯 agent.qq.com 邮箱的一点产品观察：Agent-first mail 的身份、分发方式、邮箱能力，以及目前看起来还差一点的地方。

整理长上下文退化的含义、位置偏置、长距离泛化、训练分布、检索与推理差异，以及 Agent 场景中的 context rot。

整理 Agent Memory 的目标、生命周期与治理能力，并对比 Claude Code、Codex 和 Hermes 的 memory 设计。