如果 Agent 真要成为“行动者”，那它到底站在什么地基上？ 1️⃣ 多数人看错了 Agent 的难点 不是模型不够聪明，也不是执行不够快。 真正卡住 Agent 的，是这一句：它到底在“看什么世界”？ 2️⃣ 没有统一世界，Agent 只是自动脚本 现实里的 Agent 架构，往往是： 这里接一个 API 那里抓一点数据 最后让模型“猜一猜” 结果就是：每个 Agent 都活在自己拼凑的世界里。 这不是自治，这是高级随机。 3️⃣ RSS3 没站在“做决定”的位置 从 RSS3 官方对自身的定义来看，它不是 Agent、不是模型、也不是应用，而是： Open Information Layer（开放信息层） 它关注的不是“你该怎么做”，而是：世界发生了什么，能不能被持续、统一地感知。 4️⃣ RSS3 在 Agent 架构中的真实角色 如果你把 Agent 架构拆开： 上层：模型 / 推理 / 决策 中层：Agent 框架 / 工具调用（MCP 等） 底层：世界输入 RSS3 就站在底层世界输入的位置—— 不是喂结论，而是提供结构化、可复用的世界描述。 Agent 的上限，往往不在“想得多聪明”，而在“看到的世界是不是一致的”。 你觉得 AI 现在最大的错判，更多来自推理，还是来自世界输入？
