用 AI 构筑
未来物理世界的实战基地

本讲把三个天天被混用的词彻底分开：会话是 harness 存下的那条不断增长的运行记录；上下文窗口是模型每次请求时实际看到的那个固定长度的 token 序列；而上下文是抽象的那一层——agent 此刻掌握的任务相关信息，它是质量指标，不是数量指标。窗口塞满陈旧工具输出而毫无任务信息时，上下文质量极差；窗口几乎空着但正好装着那个关键类型定义时，上下文极好。本讲还给出四个层级的状态归属：模型永不有状态，会话跨轮有状态，harness 跨会话有状态，而环境永远有状态。

本讲讲安全与自主性之间的那根调节杆。权限模式决定哪些工具调用直接放行、哪些要先问你——从只读/计划模式，到默认、自动编辑，再到全自动；太紧你就是瓶颈、审批变成无意义的盖章，太松则它会改你本该先看一眼的文件。权限请求则是人在环里的具体机制：模型产出调用，harness 暂停，你放行或拒绝，拒绝本身也是一次转向机会。而沙箱从另一端解决同一个问题——不问，而是限制它能碰到什么，把爆炸半径关进容器。本讲的核心判断是：权限花的是你的注意力，沙箱花的是基础设施；隔离越强，要问的问题越少。

本讲把一个被滥用的词拆成两种可诊断的病。幻觉指自信的错误输出，但事实型与忠实型的成因和修法完全相反：事实型是知识缺失——模型没学过那个 API，于是按「如果它存在会长什么样」编出来；忠实型是知识就在窗口里，却在注意力竞争中败下阵来，文档粘了、它读到第四十轮就不看了。误诊的代价是负的：把忠实型当成事实型，你会继续粘贴更多文档，上下文越长漂移越糟。所以正确的第一步永远是先问：正确信息当时在不在上下文里？本讲还给出常见但常被忽略的另一种错误——谄媚：它同意你，不是因为你对，而是因为你听起来很确定。