半年前,我在家裡的 NAS 上架起一套 AI Agent 系統。它每天清晨整理美股收盤、早上把投資晨報送到我手機、白天照看家裡的溫濕度,夜裡再把當天發生的事消化成長期記憶。
這 30 天,我把它從頭拆給你看:容器怎麼切、Agent 的人格檔案怎麼寫、記憶怎麼分層與遺忘、排程怎麼編排,以及成本與品質怎麼治理。
但這不是教學文,比較像一本除錯日記。有一半的篇幅在講我做錯了什麼——那些監控全綠、系統卻正在安靜出錯的時刻,才是自架最真實的部分。
我也會誠實交代這套系統的邊界:它遠沒有想像中聰明,而那正是它能長期跑下去的原因。每篇結尾附一排關鍵字,讓想動手的人可以直接接上。
晚上十一點,手機跳出一則 Telegram 通知: 🌡️ 主臥濕度 78%,超過警戒值,自動啟動除濕機。 發這則訊息的不是我太太,也不是什麼訂閱服務——是...