Agent 的成年礼：从「脚本」到「运行时」

Agent 的上限不取决于它多会“想”，而取决于你的 runtime 多会“控、隔离、恢复、审计”。

💡 宏观视角：这是 Agent 时代的工程总纲，告诉你为什么要给 AI 建一套活下去的 Runtime。

🤖 Agent 🏗 构建 ⚡ Prompt 8 min

放弃低效的 Grep 字符串匹配，通过“BM25+语义”混合检索构建本地记忆层，让 AI 从“单次对话工具”进化为“拥有长期上下文的数字分身”。

💡 微观实践：落地的第一刀，怎么把长期记忆切入 Agent 的工作流，解决每次启动都从零开始的困局。

⚡ Prompt 💪 个人 🧠 记忆 12 min

如果在 Neta 的架构里，Agent 不再是随叫随到的函数，而是一个有自己生命周期的“员工”，我们要给它配备什么样的“工位”（上下文）和“工牌”（权限）？