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至目前的AI实践阶段性总结与设想的未来落地需求

探讨Agent 在长周期任务中的失效痛点（如短回复、虚假完工、盲目自信），学习 Anthropic 的 Harness 解决方案（对抗性评估机制、上下文交接），探讨当底层模型变强时系统架构如何“做减法”。

探讨Agent 工具调用痛点（如全量加载MCP与多步执行的上下文膨胀，中间结果污染上下文，多次往返时延高），学习 Anthropic 的工具调用解决方案（工具搜索工具实现按需加载，编程式工具调用保护上下文），探讨LLM如何从JSON填空进阶到程序编排，实现更优雅的工具调用实践

待进一步考察实际落地价值的AI前沿技术

研学learn-claude-code项目理解Agent工作原理

日用cachyos，性能导向，开箱即用，具备性能（编译优化与特殊配置的内核，包，预配置zram）与稳定（开箱即用的btrfs快照）的arch-based distro，探索纯linux的体验，I use arch(-based), btw

用于实验室使用受控（无sudo，无root，无docker，无apt，无代理）环境下，实现服务器间rsync同步数据，git代码管理（本机结合AI开发，远程pull使用），终端后台运行，绕开apt安装，ssh转发流量

一套基础功能完善的代理解决方案，实现：1.多订阅统一分流规则 2.自定义多组自动选取 3.跨端同步配置 4.TUN与应用白（黑）名单 5.日志与连接监控 6.FakeIP与DNS分流 7.内置开箱即用分流规则

优质blog的记录 - AI博客（Anthropic | X推文 | yt视频） | 网络代理（FakeIP与DNS代理解析）

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