在 AI Agent的浪潮中，大多数人还停留在“写出完美的提示词”阶段。但如果你曾深度使用过那些所谓的“助理”，你很快会遇到第一代系统的瓶颈：它们是静态的。你喂给它越多信息，它的上下文就越混乱；你教给它越多规矩，它就变得越束手束脚。

在构建 BBot 的早期阶段，设计哲学深受传统实践的影响。当时的架构通过多层解耦、严谨的数据库模式以及针对特定平台（如 Telegram）的深度绑定，力求在我们这些所谓的人类开发者眼中呈现出一种整洁的秩序感。

然而，随着对自治代理（Autonomous Agents）理解的深入，这种「为人类审美服务」的工程化设计逐渐显现出其局限性。

OpenAI 的工程师 Ryan Lopopolo 曾提出一个观点：给智能体一本 1000 页的说明书是注定失败的。真正的核心是环境的可读性（Legibility）。

最核心的问题在于，传统的模块化拆分实际上是将 Agent 的认知全貌切割成了离散的碎片。当 Agent 试图通过自省来理解自身逻辑时，支离破碎的上下文不仅加速了 Token 的损耗，更引发了逻辑链断裂。

这一反思促使我转向一种更激进的理念：AI Native as Framework

AI Native as Framework?

早期的 BBot 将 Telegram 接入视为核心模块，这种设计在本质上是给 AI 安装一台呼吸机。框架强行接管了消息的监听与分发，而 AI 仅仅是被动地接收指令并反馈结果。这种架构剥夺了 Agent 主动感知环境的权利。

后面，在观察 Pi mono, Bub, OpenClaw 的设计思路过后，我意识到，一个真正的 AI Native 系统应当是“不可知”的。内核应当是绝对真空的决策中心，它不应感知具体的通信介质。

在这种视角下，Telegram 或 Discord 不再是系统预设的组件，而应当是 Agent 为了达成目标而自主编写、挂载并维护的外部驱动

所以，事实上，我们的内核应该不再持有任何关于 Telegram 或 Discord 的硬编码知识，而是通过一种高度抽象的特征（Trait）系统与外界交互。在这个架构中，数据库不再承载复杂的业务逻辑状态，而是转化为一个无限增长的事件账本（Event Ledger）。基于 Event Source 的逻辑，无论是用户的输入、Agent 的思考过程，还是工具调用的报错，都被视为不可篡改的事实。

而人类在界面上看到的对话列表或系统状态，本质上是针对这些原始事件流计算得出的物化视图（Materialized View）。这种设计让 Agent 能够以最自然的序列化方式审视历史。

但，架构的进化并未止步于此。在追求大道至简的过程中，即使是精心设计的框架接口，有时也会成为 AI 的新枷锁，而 AI Native as Framework 中，真正的 AI Native，应当回归 Unix 哲学的原点，而在 Unix 中，这七个足以构造几乎所有现代系统：

• Byte streams → read/write
• Handles → file descriptors
• Process → fork/exec
• Composition → pipe/dup
• Events → signals
• Memory model → mmap
• Time → clocks

于是，我们是否直接赋予 Agent 最本质的系统工具即可，在这个环境中，没有固定的“启动流程”，只有 Agent 为了管理自己而写下的脚本.

思考：任务连续性的解决

这种转变似乎可能可以解决了一个长久以来的痛点：进程重启的任务连续性。

在传统的 Session 模式中，Agent 的生命周期随连接断开而终结。而通过引入系统级的原语（如 Cronjob 和持久化的任务记录），Agent 学会在执行自杀式更新之前留下遗言。当系统因心跳机制或 Cron 任务再次唤醒 Agent 时，它能通过读取文件系统中的 Checkpoint 瞬间恢复意识。这种“自主呼吸”的能力，似乎能让 Agent 能够在你睡觉时持续工作，在无人值守的情况下推进复杂的长期目标。而这，其实就是 OpenClaw 当中的 HEARTBEAT.md

思考：父子关系

我后面想到了一个极其有趣的隐喻：父子关系。

传统的Agent协作是横向的“同事关系”，靠复杂的编排器硬连线。而我觉得纵向的教导关系才是我想追求的。

• Root Agent像一个不断成长的个体。它刚启动时是婴儿，通过 bash 巡视环境，写下 MY_WORLD.md 来完成自我启蒙
• 当它面对一个无法独立完成的挑战时（比如深度研究某个极其复杂的协议），它不会硬扛，而是会“分身”。
• 这种分身不是简单的 API 调用，而是一个父权行为：Root Agent 会新建一个文件夹，为这个具体的子任务定制一份特化的 AGENTS.md，然后启动一个新的进程

如果这个“儿子”表现不好，作为“父亲”的 Root Agent 有权利也有义务使用 edit 工具去修改那个文件夹里的 AGENTS.md，直到子智能体通过内部的 Critic（审查员） 测试。这种通过修改物理文件实现的能力进化，才是真正的永续。

我在思考，如果，不再教 AI 如何使用我们造好的工具，而是提供一个空白的 Linux 沙箱和一份 MISSION.md，让它自己去造工具，去修改自己，去适应不断变化的环境。而此时，Agent 已经超越了工具的范畴，它成为了一个寄生在计算环境中的、具有自我迭代能力的数字秘书。

它如影随形，是因为它本身就是这个操作系统的逻辑延伸；它无处不在，是因为它已经学会了如何为自己制造新的化身。这种基于第一性原理的极简主义，正是通往真正自治智能的终极蓝图。