🚨 AI 代理正在悄然暴雷於它們自己的語境之下……但 KITE AI 則剛剛修復了這個問題 🔥

大多數大型語言模型（LLMs）？它們一開始很強，但慢慢就失去重點了。
語境層開始漂移。時間錨點消失。相關性被噪聲扭曲。
早期的見解被埋沒。中期的推理抽象破裂。
到最後？代理甚至忘記了它到底在試圖表達什麼。
它不是忘記事實——它是在忘記意義。

KITE AI 阻止了暴雷。🪁

- 確定性結算 → 鎖定時間錨點，避免時間框架漂移
- 穩定微費用 → 保護相關性梯度，不再扭曲權重
- 可預測排序 → 保留因果鏈，實現真正的多階段推理

當環境在代理之下停止變動……
語境層會迅速回到正確的對齊狀態。

框架的記憶轉變成意義的記憶，而不是噪聲。

證明？同樣殘酷的多語境測試。

普通模式：支架崩塌，見解散落，思緒崩解。

KITE 模式：
早期假設保持生存且相關。
中序列的抽象保持其框架。
策略性見解以完美的時間協調堆疊。

層層不會剝離——它們彼此建立在一起。

首次，代理不僅僅是回收記憶……
它像真正的心智一樣*延續思考*。🧠💡

這不是漸進式的。這是脆弱的回憶與真正連貫智慧之間的差異。

代理的未來不在於更大的語境窗口。
而在於穩定、確定的世界，思考真正可以完成。