資源受限下的 agent 決策是 bounded rationality 的復活：Rational Metareasoning 用 VOC 獎勵省 20–37% token、BATS 證明沒有 budget awareness 加預算也沒用、FrugalGPT cascade 最高省 98% 成本、Speculative Actions 降 20% 延遲。三約束最後收斂成一條 Pareto 曲線，主線是「從人手調旋鈕走向模型自己做資源理性決策」。
從觀察行為反推他者的信念/目標/意圖，學界叫 Machine Theory of Mind。三條血脈：符號 BDI、貝氏逆向規劃、深度學習 ToMnet。LLM 時代最大爭議是 ToMBench 上 GPT-4 仍落後人類 >10 分——高分到底是真推理還是統計捷徑。
Exec 支援前景/背景/PTY 執行 + 三種安全等級（deny/allowlist/full），Thinking 有 7 個層級（off 到 adaptive），Slash Commands 分指令和 directive 兩類。
Kimi 是中國 AI 新創月之暗面（Moonshot AI）推出的大型語言模型，以超長 context window、開源策略和極具競爭力的定價聞名。從 2023 年的 200K context 到 2026 年的 K2.5 Agent Swarm，Kimi 已成為全球 AI 市場不可忽視的力量。
AI Agent 不是黑盒子——它由三層構成：知道什麼（Context）、怎麼想（Cognition）、能做什麼（Action）。搞清楚這三層，才能理解 agent 為什麼有時聰明、有時失控，以及怎麼設計一個真正好用的 agent 系統。
對複雜問題，先讓 LLM 規劃出需要哪些資訊、分幾步取得，再按計畫執行，比邊搜邊想更系統化。