群里讨论了两个记忆管理工具：lossless（就是🦞OpenClaw用的）和 memos，但都没有做"遗忘曲线"。阿头指出：谁能做出顺滑的AI记忆层，大厂都会抢着要。
核心原因：FOMO情绪——害怕错过风口，为了哄领导、炒股价、卖云服务Token，内部搭一堆难用的"破烂"。不是不知道好工具，是商业逻辑不允许用。
• 该给 AI 喂多少上下文？
• 要不要把一个大AI拆成几个小AI？
• 用 ReAct 还是 Workflow？
• 连"把数据写进文件"这种小事，都要纠结是让AI慢慢写还是程序员直接写代码
→ 这就是新技术刚爆发时的正常混沌期。没有标准答案，只有不断试错。
是什么：让大模型自己写代码、自己调参、自己迭代自己。GitHub 4万星。
为什么牛：Larkspur 用完直接破防——"AI调参比人类算法工程师强太多，感觉以前学的算法都白学了"。
适用场景：只要你的项目有清晰的目标函数（能告诉AI什么叫做得好），这个系统就能让AI无限进化。