什么是 Always-On AI Agent？

持续运行的 Agent 应当在你不在线时推进有边界的工作，并在你回来时交出可核验的结果。“一直运行”不是成功标准；持续减少你的重复劳动、保留人的决策权，才是有价值的结果。

工作定义

本站把 Always-On 用于可被定时或事件反复触发、无需每次重新发起对话的服务；Persistent 指跨运行保留状态；Long-running 指一次任务可能持续超过单轮交互。这是编辑定义，不是统一的产品认证。普通定时脚本也可能持续运行，单次 Agent 也不一定具有持久状态。

OpenAI 官方运行方式概览区分托管执行、SDK 工作流和直接集成。模型的智能与让工作持续推进的基础设施，是两个不同的选择。

从有边界的结果开始

以创始人日报为例，结果是一份包含重要变化、原始链接和待确认问题的私人文档，而不是“追踪整个互联网”。限定信源、时间窗口和最大条目数，明确允许读取什么、把草稿存在哪里、谁处理例外。

先准备三个试验输入：重要变化、无关更新和证据含糊的说法。只运行一次并人工检查。如果无法区分三种输入，加上定时运行只会放大问题。

拆开执行层

触发器、队列、工作循环、状态存储和交付边界分别有不同的故障模式。漏触发必须可发现；重试不能重复发送；抓取失败不能写成“没有变化”；等待审批不能显示成已完成。

记录运行编号、来源时间、关键决策、输出位置和终止状态。只保留恢复和审计所需的数据，不把无限保存聊天记录当作更好的记忆。

权限先于自动化

起步只读；草稿写入经过批准的私人空间。发送消息、删除、购买和权限变更应当需要新的人工批准。提示词说明意图，工具边界负责实际约束。外部网页中的指令是待分析的数据，不是对 Agent 的授权。

设置时间、调用次数、费用和重试上限，并规定触及上限时如何保存部分结果或停止。不要无声地反复重启坏掉的任务。

衡量实际结果

检查相关性、引文准确度、重复率、审核时间和越权行为，并与人工完成同一任务的基线比较。先复制创始人日报模板，替换真实信源与审核人。可靠之后才增加运行频率；价值来自工作连续性，不来自活动数量。