Every conversation you have with an AI — every decision, every debugging session, every architecture debate — disappears when the session ends. Six months of work, gone. You start over every time.
现在的 LLM 就像一个只有瞬时记忆的聪明人，每一次 API 调用都是一次“转世”。你觉得它记得你，其实是因为你在每次请求时都把之前的聊天记录重新塞了回去。这种做法在简单的闲聊里没问题，但一旦进入复杂的任务流，Agent 就会开始频繁“断片”：问它昨天说了什么，它一脸茫然；遇到多步任务，中间状态直接丢失。
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后台有个服务叫 autoDream。触发条件：距上次 Dream 超过 24 小时 + 至少 5 个新 session + 获取排他锁。触发后执行四个阶段：感知、采集、整合、修剪。这个 Dream 子 Agent 只有只读权限。
过去一两年，ChatGPT 等 AI 聊天工具凭借强大信息处理能力，成为工作中的 “万能顾问”，高效搞定写邮件、解疑问等需求。但面对业务执行场景，它们暴露短板：仅能提供方案，缺乏行动力、无法集成内部系统、难串联复杂流程，始终是 ...
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