Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 这类 AI 编码 Agent 在单次会话中表现出色，但每次新会话都从零开始。没有连续性，也没有"上次遇到过类似情况"的判断力。
现有的应对方式是CLAUDE.md 文件、系统提示词、手动编写的规则列表，这些本质上都是把人当作记忆载体。人去观察模式、记录下来、维护文件，Agent 只负责执行。
其实记忆应当是 Agent 在反复实践中习得的，而非人工分配的。
核心思想：基于置信度的学习
多数 AI Agent 记忆系统采用显式建模，即人写规则、Agent 遵照执行。instinct 走了一条不同的路，借鉴了大脑中习惯形成的机制：
https://avoid.overfit.cn/post/b984b1a13b714722939e02f80affc95a