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Agent 的记忆不该只剩摘要：Semantica 为什么把决策做成可追责的图

Semantica 试图在向量检索之外补上一层决策证据：让 Agent 的依据、规则、人工修改与动作后果能够串起来。它不必替代 RAG，却提醒团队把“找回内容”和“解释决策”分成两件事。

给 AI 编程 Agent 加一张可逆性验收表

AI 编程 Agent 执行高后果操作时，权限确认只是开始。本文给出一套可落地的可逆性验收方法，用快照、范围、回滚与恢复演练控制损失上限。

Meta 把 Muse Code 推进终端后，AI 编程开始抢开发者的工作台

Meta 推出 Muse Code 的消息，说明模型公司开始直接进入编程智能体产品层。对开发者而言，下一轮比较不只是模型能写多少代码，而是工具能否理解仓库、跑完验证，并在权限和成本边界内把任务交付出来。

每个 Agent 一台“电脑”还不够：Cloudflare Computer 真正要统一的是 Workspace

Cloudflare Computer 把持久文件系统与可替换执行后端拆开。同一 Workspace 可以接入容器、Worker Shell 或 Worker JavaScript，任务换了执行环境，文件和产物仍留在原处。

大模型推理进入「显存工程」阶段：Kimi 和 GLM 的成本，不只在 token 单价

Cloudflare 跑 Kimi 与 GLM 的公开实践说明，长上下文 Agent 的真实成本取决于权重、KV cache 与并发如何争抢显存；量化的关键不在统一压缩，而在按 prefill 和 decode 分开调度。

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