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1如果你也在用Agent做长链路的事——写论文、搞创作、学新方向——可能都有过这种感觉：每天打开它，第一件事就是花5-10分钟跟它对齐进度：我们做到哪了、今天该让Agent具体干些啥、昨天这一些还没做完。
Agent能力很强，但每天都得花时间进入长程任务的进度中，时间长了特别累。
AI算法工程师说：“Agent/龙虾不是没记忆，是没有长期目标的概念。它有过去（上下文），但没长期的方向和OKR”。他提出的解决办法——3个文件就够了：
- goal.md 存长期目标（"我们要去哪"）
- todo.md 存任务清单（"我们现在做什么"）
- agents.md 做索引（"龙虾每次启动都会自动加载这个文件"）
讨论目标 → 让它整理方案 → 让它建3个文件 → 以后说"继续推进一下"就行。门槛比你想象的低，但效果立竿见影——你不用再每天给agent布置任务了，适合在用Claude Code、Cursor、Codex这类Agent的朋友。
⏳ 时间轴
让龙虾不再被动等指令
长链路任务的核心痛点——每天都要重新对齐，像带永远的新人
关键比喻：实习生 → 新人员工 → 主动干活的员工
核心洞察：龙虾不是没记忆，是没有"长期目标"的概念
4步实操：讨论 → 方案 → 3个文件（goal/todo/agents）→ 继续推进
为什么这套方法有用：3点底层逻辑
AI算法工程师自己的复杂系统轻提：感兴趣再讲
1个最小行动 + 收尾
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