大多數關於 AI 的討論都集中在「能力」上。 模型能做什麼。 系統能自動化什麼。
被忽略的是 累積 (Accumulation)。
在現實生活中，人們不會重置 (Reset)。 他們帶著習慣、限制、疲勞以及習得的謹慎。
假設用戶可以「重新開始」的 AI，在 Demo 場景之外注定會崩潰。
易用的 AI 必須與累積的經驗一起工作——而不是與之對抗。
這意味著系統必須：
- 不需要重新學習所有事物。
- 不懲罰猶豫。
- 不假設用戶擁有完美的清晰度。
當 AI 尊重這種累積時，它會成為一種延伸，而不是一種干擾。
目標不是抹去過去。 而是建立能夠將其延續到未來的系統——安靜地。
這仍是一個開放的設計問題。