换 Agent 之后，我真正不想丢掉的是什么

当我说“换 Agent 不失忆”时，别人很自然会把它理解成上下文同步、prompt 注入或全量会话迁移。这个理解有一部分接近结果，却没有触及我真正想保留的对象。

我不想保留每一次对话。我想保留的是：在某次真实工作、讨论或误解中，我的判断发生了变化，并且我确认它值得带入未来。

不是每个 conversation 一条链路

一条 trace 可能来自多次对话，也可能在不同项目里被继续讨论。若把每个 conversation 都接入并完整同步，系统会积累大量上下文，却很难判断什么真正改变了我。

所以适配层应该围绕线索工作：带来当前场景、用户选中的内容、必要证据和后续状态，而不是把宿主的全部历史搬运出去。

用户侧其实很简单

我希望用户侧可以用一句话记住：

收一下 → 继续想 → 带回来

先低成本留下痕迹，再回到自己熟悉的 Agent 中把问题想深，最后让确认过的理解在需要时回到新的项目或工具里。

为什么不是所有人都需要

如果一个人只偶尔使用 AI，或者只做一次性任务，当前对话结束就结束了，Trace 的连续性未必能带来明显价值。更早产生共鸣的，可能是高频使用多个 Agent、长期做复杂项目、经常产生重要思考，却不愿每次从头解释背景的人。

这不是要把所有 AI 用户都变成产品用户，而是先确认哪类人已经被“思考散落”真实折磨过。

Skill 也不是产品本体

Skill 可以是认知变化的一种发布格式，但它不是 Trace 本身。产品要管理的是从线索到判断、从判断到激活的过程；具体导出成 Skill、文章或项目规则，只是用户明确选择后的产物。

我现在对产品的理解因此更简单：适配的是用户的认知状态，不是某个 Agent 的全部上下文。