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Agent 的意图识别，本质上是一个语义决策问题：把用户的自然语言输入，映射为下游规划器或路由层可以消费的结构化信号——通常包括意图标签、槽位、置信度，以及“是否需要澄清”。它的工程形态并不是一个孤立的分类模型，而是一套从粗到细、带兜底的分层决策体系。

AI 领域的 Harness 可以理解为“模型之外的整套运行与工程系统”。业界有一个广为流传的等式：Agent = Model + Harness。模型提供核心的“智能”，而 Harness 则提供让这种智能可靠地执行任务所需的一切基础设施。

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习架构，由谷歌在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出。它彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局，并且是当今几乎所有大语言模型（如GPT、BERT）以及众多AI突破的基础。

产品手册明确写了“支持离线部署”，用户问“断网能不能用”，系统却一直回答资料不足。

开发源码资源、打包后的应用资源、用户可写数据是三类不同路径。应使用相应的 Electron 路径能力统一解析。 不要依赖当前工作目录，因为用户从快捷方式、终端或文件关联启动时，工作目录可能不同。

hello-agents 的一些问题记录

落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色。文章由洪州形胜、滕阁秋景写到人生际遇与不坠青云之志。

花褪残红，芳草天涯；墙里笑声渐悄，墙外行人徒添惆怅。