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3 篇文章
AI Agent 的 Initiative Problem — 什麼時候該讓 Agent 自己動？
你花了幾個月打造一個超強的 AI agent，結果它就坐在那裡等你叫它。這不是技術問題，是設計哲學問題。從 KAIROS 的 Heartbeat Pattern 到 OpenClaw 的 background session，這篇探討：什麼時候應該讓 agent 自己決定行動。
Karpathy 的 Autoresearch 怎麼運作？—— 給 Agent 開發者的五堂設計課
Karpathy 的 Autoresearch 不是要做通用 AI 科學家，而是一個極度精簡的自動實驗 harness：agent 改一個檔案、跑五分鐘、量一個指標、贏了留輸了丟。這個設計教會我們：最好的自主系統不是最自由的，而是約束最嚴格的。
Karpathy 談 Claw 新時代：機會很大，但先把安全底盤打好
Karpathy 最新長文不是在喊 hype，而是一次把 Claw 生態的矛盾講透：一邊是 agent orchestration 的新層級機會，一邊是 exposed instances、RCE、supply chain poisoning、skills registry 汙染等現實風險。這篇重點在於：未來不只比功能，還要比誰先把安全與可審計性做成預設。