分层构建策略

与其"三选一"，不如分层构建：

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Layer 4: Platform     → 用户实验、调试、观察
Layer 3: Framework    → 开发者构建awakened agent
Layer 2: Runtime      → 提供持续思考的原语
Layer 1: Language (?) → 如果需要的话，提供表达方式

建议：可以先从Layer 2/3开始，Layer 1/4逐渐演化出来。

需要回答的问题

  1. 资源模型：后台持续运行的API成本如何解决？
    API应该对应人类的时间成本。我们假设API资源是足够的（但不是无限的）
  2. 多实例问题：如果有1000个agent在持续思考，如何管理？
    我们先聚焦单个实例。
  3. 目标自主性的边界：AI自生成的目标如何与人类意图对齐？
    我们使用异步打断机制，也就是说，人类可以中断AI活动，插入消息，但AI只是接收消息，并不需要急着回答人类，而是可以继续自己的工作，然后在合适的时候回应。
  4. 技术报告的目标读者：AI研究者和公众，这样才有专业性和影响力。