一个跨 Agent 思考系统，技术上先要承认什么

产品讨论很容易从“希望它跨 Agent 工作”直接跳到一个宏大的统一架构。但真正调查宿主能力后，我发现第一步不是画出万能适配器，而是承认每个 Agent 能开放的边界不同。

能力并不对称

有的宿主允许在原生界面里继续对话，有插件或 MCP 可以接入；有的只能通过文件、命令行或链接进行弱集成；还有的能提供部分上下文，却不允许外部程序任意调用模型。

因此不能假设 Trace 可以拿到所有会话、复用所有工具或接管所有推理。技术方案必须从实际可观察的能力出发。

最稳的实现边界

我目前认为，第一版最稳的是：

1. 让用户在原生 Agent 中完成思考；
2. 通过 MCP、文件、命令或伴生入口收下一条明确线索；
3. 在本地优先的核心中管理来源、状态和用户确认；
4. 在另一个宿主中以最小上下文激活 adopted judgment；
5. 由用户或真实行为完成验证。

这条链路不依赖所有宿主都提供深度插件化能力，也不需要把 raw conversation 作为统一数据格式。

适配器传什么

适配层应该传递当前场景、线索内容、来源指针、用户确认状态和必要的激活条件。它不应该把某个宿主的内部会话结构伪装成跨平台标准，更不应该默认把外部生成的总结当成已采用判断。

这也是为什么我强调 trace-centric：核心对象是一条认知变化，宿主只是它出现和被激活的环境。

MVP 的验收不是“接入数量”

接入五个宿主不代表产品成立。更有价值的测试是：同一条 adopted judgment 在另一个环境里能否被正确激活，用户是否能理解它的来源和适用边界，下一步行为是否真的因此改变。

我宁愿先用两个能力边界清楚的宿主跑通闭环，也不想先做一个覆盖很多平台、却无法证明连续性价值的适配矩阵。