用 Jev 做技能推荐：一次调用、一个阈值、100 道题
一次 Jev 调用从 141 个候选里挑一个技能，或者告诉你不必挑：首次命中 90.8%，比同题的强生成模型低三个百分点，成本却只有 1/9，速度快 3.6 倍。测量留下两条结论：Choice 必须带 none 选项，而判断型模型很适合做路由。
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为什么我们选了 gRPC，而不是 ACP
在把桌面端接到 agent 的过程中，有人提出了一个问题：既然 Agent Client Protocol（ACP）就是为「UI 与 agent 通信」这件事而生的，我们为什么还要手写一套 gRPC 协议？这个质疑很合理。答案并不是 ACP 不好——而是我们的两个硬性要求恰好落在 ACP 的能力边界之外：一个 agent 要同时服务多个客户端，而我们需要的流式能力，gRPC 原生具备、ACP 却几乎没有。 整份契约就是一个 1272…
Loop 工程：让长时间运行的 agent 工作变得可持久
聊天会丢上下文。future-loop 把「帮我盯这个一周」变成一个可持久的目标——一张 todo 图、人工闸门、每步证据，以及一个可验证的「完成」定义，它能跨会话、跨重启、跨并行 worker 存活。这篇文章讲控制平面是怎么工作的，以及它是如何承载 Matilda 铺砖那次运行的。