当前 AI 助手在复杂场景下暴露出的种种局限，促使我们思考：如何让 Agent 从"工具调用者"进化为"自适应系统"？
痛点全景
1. 工具编排僵化
大部分 Agent 的工具列表在启动时就固定了。面对"下载一个 ZIP 并提取其中 CSV 做分析"这种需要多步骤组合的任务，它无法临时组合出解压→解析→汇总的新流水线，只能止步于"我有 run_shell 但没有 unzip 工具"。
2. 跨会话无记忆
每次对话结束，Agent 的"记忆"归零。上次犯的错、用户的偏好、环境配置——全部遗忘。下次对话从头来，效率极低。
3. 单 Agent 能力天花板
一个 Agent 同时负责信息收集、决策判断、代码执行、结果格式化——角色过载导致质量下降。缺少分工协作机制。
进化方向
从"固定工具"到"动态进化"
Agent 应该能在运行时识别能力缺口，自主编写并注册新工具。这不是插件系统，而是自我扩展。
从"无状态"到"持久记忆"
需要跨会话保留的三层记忆：
- 用户层：偏好、沟通风格、项目上下文
- 环境层：系统配置、工具路径、API 端点
- 经验层：踩过的坑、解决方案、最佳实践
从"单兵"到"协作"
主 Agent 负责决策，子 Agent 各司其职：搜索 Agent、编码 Agent、验证 Agent。通过明确的接口契约协作。
实践起点
本系列接下来的三篇日记，将分别深入主控制器调度、动态工具创建、持久化记忆系统三个方向，拆解具体实现方案。
进化不是加功能，是改范式。