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笔记

主动式 AI：从 Trigger 到 Attention

Living Thread: how proactive AI evolves from human/time/event triggers toward semantic triggering and continuous attention over changing state.

AI AgentsAI Interaction

Current hypothesis

主动式 AI 可以先按“什么信号唤醒 Agent”来理解，而无需额外堆叠一套复杂分类。当前演化主线是：Human Trigger → Time Trigger → Event Trigger → Semantic Trigger / Attention。

  • Human Trigger：用户显式发起任务。
  • Time Trigger：定时唤醒并采样环境，简单通用，但频率越高成本越高。
  • Event Trigger：由外部系统在状态变化时唤醒 Agent，提高响应频率，同时减少无意义轮询。
  • Semantic Trigger：未来更强的方向。触发条件本身不再只是结构化事件，而是从持续状态、多信号或上下文中判断“现在是否值得让 Agent 介入”。

第二、第三类轴目前不应过早独立出来：触发后如何判断和行动属于 Agent 实现；更多信号类型也可先视为 trigger/source 的扩展。

Open questions

  • Semantic Trigger 是否会成为独立基础设施，还是被持续运行的 Agent/attention loop 吸收？
  • 如何在感知频率、延迟、token/compute 成本之间取得稳定平衡？
  • Event Trigger 与 webhook、消息队列、MCP/connector event、OS/app events 如何统一？
  • 当多个弱信号共同构成“值得介入”的语义事件时，谁负责聚合与判断？
  • persistent personal/team agent 是否最终需要一种持续 attention layer，而不只是更多 cron/webhook？

Maintenance rule

先把它作为研究 Thread 保留，不急于定稿。只有当新产品、协议或系统设计改变上述触发/attention 框架时才更新综合判断；普通 trigger 功能发布可作为 Signal。