https://jason-azure.github.io/ai-blog/tags/agent/Recent content in Agent on AI 学习笔记Hugo -- 0.146.0zh-CNMon, 11 May 2026 00:00:00 +0000https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/agent-mcp-reality/Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 +0000https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/agent-mcp-reality/Agent、MCP、Manus、Coze……AI 热词一个接一个。但拆掉所有包装之后，你会发现一个更深层的问题：当技术不再是瓶颈，‘该做什么’这个被我们忽略了太久的问题，终于无处可藏了。https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/markov-ghost/Thu, 07 May 2026 00:00:00 +0000https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/markov-ghost/1913 年，俄国数学家马尔可夫翻开普希金的《叶甫盖尼·奥涅金》，开始数元音和辅音。他不是在做文学研究，而是在拆掉一个旧世界：下一个符号不是凭空出现的，它被前一个状态牵引。一个多世纪后，LLM 被训练去预测下一个 token，Agent 被训练去选择下一步行动。这个目标看似无聊，却把语言、知识、推理和行动都压进了一个极密的监督信号里。马尔可夫没有想到 ChatGPT，但他留下了现代 AI 最小的一条语法：状态、转移、下一步。https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/feedback-cybernetics/Sat, 09 May 2026 00:00:00 +0000https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/feedback-cybernetics/二战时期，数学家诺伯特·维纳研究一个残酷的问题：飞机一直在动，炮弹也需要时间飞行，防空炮到底该打向哪里？这不是简单地预测飞机下一秒的位置，而是要持续计算拦截点，并在观测误差、动作延迟和敌人机动中不断修正。这个问题把他带向一个更深的概念：反馈。智能不是一次性给出正确答案，而是在行动之后被世界纠正。梯度下降、RLHF、DeepSeek-R1、Agent、自动驾驶，表面上差别很大，底层却都在同一个闭环里运行：行动、观察、误差、修正。https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/continual-learning/Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000https://jason-azure.github.io/ai-blog/posts/continual-learning/我们正在把 AI 越做越像一个带着巨大资料柜的天才：它能查资料、能翻历史、能接工具、能在一个长上下文里表现得很聪明。但查得到不等于学会了。真正的持续学习，不是让上下文窗口无限变大，而是让经验被压缩、抽象，并在未来变成能力。