我们如何去为AI设计可运行的认知环境和操作系统？我们不仅需要知道要做什么，还要知道要让AI如何知道。

本文从对于Gemini-cli项目拆解出发且抽象代码逻辑，总览-不同模块（工具、命令、记忆、其他）-终端Agent的思考与体验。

本文前半部分是对于论文的解读，后面是我的一些思考与对于具体的工程实践介绍。

通往未来智能的道路，不在于技术的堆叠，而在于人与智能如何共谋意义、共铸价值。

当一面足够清晰的AI镜子摆在我们面前时，我们看到的，究竟是一个更真实的自己，还是一个我们更渴望成为的幻影？而我们，又该如何与这个‘镜像’共舞，共同走向那个未知的未来？

模型越智能，指令遵循越差（太自主）？伙伴还是工具？

客观还是主观？貌似客观的思考好像成为了主观陈述，那个基于我的认知的世界；主观感受下的客观表达，也许也蕴藏着真正的真理…

简单的向量相似性就能捕捉到自然语言中的逻辑关系。QK 点积突出相似度、Softmax 归一化突出权重——选择关注谁，关注多少。很像人类进行价值排序。

加尔定律告诉我们：复杂系统必须从简单系统演化。AI的演进史，正是一条不容跳跃的技术积累之路。

个体，甚至团队如何自处，答案并不存在于与 AI “竞争”，而在于“共生”。

AI的本质并不是某项具体技术，而是对未来能力的一种投射。或者说是一种大众的认知标签。

脱离技术角度，从宏观层面上讲，当今 AI 将会带来的影响在翟东升老师的一场演讲中上升到了新的高度，也是我近期看到的、感受到的最具宏大、最有全球视野的视角。

我眼前的一亮的，是这种创新的产品形态，同时，也是一种可能到来的个性化学习的教育未来。

深度学习不仅是通往AGI的“中间阶段”，而是正在定义一个以数据驱动、问题导向为核心的智能增强时代。

人机共同构建意义、共同创造价值，或许是现阶段更可靠、更容易的、发挥AI最大价值的最佳实践。

前几天Sam的一篇推文讲AI更像是文艺复兴而非工业革命。

本文去探讨谷歌这一互联网顶尖公司对于AI时代的畅想，它在做出的战略转型。 这一次转型的成功与否将决定这一互联网巨头能否“活过”这一次的技术周期。我们可以明确看到的是 OpenAI 成为下一个 Google 的“野心”。

我认为，这标志着进阶AI应用产品形态的转变：从集成了工具（联网搜索）的chatbot形式，到整合了工具自主调用的Agent（包括工作流型Agent）形式。

未来AI Agent将以大模型为核心，通过强化学习和微调提升自主性，逐步取代工具集成的工作流形态。大模型公司占据主导，但开源模型和垂直领域为创业公司提供突破口。工作流Agent在短期内仍有价值，但长期将被更智能的Agent颠覆。

AI竞争的维度正在发生根本性转变： - 从技术追赶，转向创新引领 - 从资本导向，转向价值创造

批判性思考不是对技术的否定，而是为了更好地运用技术。就像我们学会分辨信息真伪一样，这是数字时代必要的一项能力。