语言模型也需要“睡觉”：持续工作的 Agent，瓶颈正在从记忆变成休息机制
当 Agent 不再只是回答一次问题，而是连续工作数小时甚至数天时，真正限制它的可能不是上下文长度，而是缺少一种像睡眠一样整理经验、压缩状态、恢复注意力的机制。
AI Agent 真正的分水岭：不是模型，而是可验证的 Harness
AI Agent 正在从“会说”走向“会做”，但真正决定它能不能进入生产环境的，不是模型参数，而是外部执行层、验证门禁、权限边界和反馈循环。
AI Agent 写后端的真正问题：不是不会写，而是越写越不守规矩
一篇 arXiv 论文把 AI 编程里最难说清的问题量化了：智能体（Agent）能跑通演示项目（demo），不代表能守住架构、对象关系映射（ORM）、数据库和框架约定。真正危险的不是语法错误，而是约束在多文件生成中逐渐衰减。
