2026-06-10 日终复盘

1. 今日实际推进来源

• Notebook: AI Agent架构

• Source: AI Agent 核心概念

• 产出形态: grill

• 今日状态: 新过

• Notebook: AI Agent架构

• Source: AI Agent 记忆系统

• 产出形态: grill

• 今日状态: 二刷

2. 今日最虚的 3 个点

1. 把 Model + Harness 压缩成 30 秒口播版本，重点记住 “模型负责意图，Harness 负责执行、观测、恢复、止损”。
2. 把 Agent Loop 固化成 Decide -> Act -> Observe 三段式，并能顺手对比 Workflow。
3. 第 3 题再补上三类代码侧硬约束：工具白名单、权限/状态机校验、最大轮数与签名防重。

3. 明天上午第一小时

• 复习今天推进过的来源：AI Agent 核心概念、AI Agent 记忆系统
• 先补最虚 3 点。
• 只看旧卡片，不开新资料。

4. 明天来源优先队列

1. [RAG检索架构] RAG 基础概念：开卷 vs 闭卷, 四类痛点, 召回/排序/上下文/拒答分层排查
2. [RAG检索架构] RAG 向量索引算法和向量数据库：Flat/HNSW/IVF/PQ, 召回率-延迟-内存取舍, pgvector 口径
3. [AI Agent架构] Spring AI 与 RAG 集成：Advisor + RAG, 检索注入, 多步链路, 项目映射

5. 明天下午最后一小时

• 规则: 对“明天实际推进的来源”做项目口径串联，不新增输入。

6. 明天晚上最后两小时

• 规则: 对“明天推进最深的 1 个来源”做闭卷复述，不允许继续输入。

7. 明天睡前 20 分钟

• 规则: 记录明天最虚的 3 个点，作为后天上午第一小时输入。