现在做个小实验，打开你的手机，看看通知栏。
大概率堆着几十条红点：外卖的、快递的、群聊的、App 促销的。你早就不点了，但它们照旧勤奋地弹。
把场景换到 AI 时代，情况只会更糟。你的编程 Agent 说 CI 挂了要你看，日历 Agent 说有个会议要你确认，邮件 Agent 说来了封重要邮件，研究 Agent 说资料查完了……每一个都尽了职，每一个都觉得自己重要，而你已经疯了。
我最近就处于这个状态，于是用 Rust 写了个小东西来解决它。这篇文章不讲代码，讲清楚三件事：它怎么思考、它守什么规矩、它怎么记住你是谁。
先想明白：这是个什么问题
一开始我的思路很直接，找个大模型当总管，所有通知先给它过目，由它决定推不推给我。
试下来发现不行。大模型当总管，它自己就是个话痨，每条通知都能给你分析出一段小作文，比通知本身还吵。
后来我想通了一件事。这个问题，电脑其实四十年前就解决过了。
CPU 每秒钟要面对成千上万条硬件请求，网卡说有数据包，硬盘说读完了，鼠标说你动我了。如果全都直接打断 CPU，机器当场瘫痪。所以操作系统里有个专门的角色，叫中断控制器，所有请求先到它那里排队，它按一套写死的规矩决定：谁立刻上报、谁先等等、谁直接忽略。
人的注意力，和 CPU 是同一种资源，都是一分一秒被抢着用的。 缺的就是这个中间人。
所以我造的不是一个更聪明的助手，而是一个保安。AI 们有什么事，先跟保安说。这个工具能替我快速做决策，又有深度思考的能力，还带着长期记忆，自然而然会越用越懂我，越用越会替我决策。
它的思考方式：一个嘴快的，一个稳重的
保安的脑子分两层，整体架构如下：
第一层是个嘴快的小助理。 接的是 Jev，一个专门做快速判断的小模型。它的用法很特别，不让它写作文，让它做选择题。一件事过来了，一次性问它九道题：
这事该归到哪一档（忽略 / 后台处理 / 排队 / 通知 / 打断 / 上报）？多紧急？影响多大？多复杂？风险多高？内容涉不涉密？现在值不值得打断这个人？需不需要请更高级的？
九道题，几百毫秒答完，每道题还自带一个「我有几成把握」。比如它会回答：这事儿该通知你，我 44% 把握，也有 35% 把握该升级处理。这个犹豫本身，后面会派上大用场。
第二层是个稳重的老专家。 只有三种情况会请动他：事情太复杂、风险太高、或者小助理自己都没答利索（某道题把握低于 55%）。老专家是 DeepSeek，会花上两到六秒，认真给你一份分析和建议。
这个搭配就是心理学里说的快思考与慢思考。绝大多数杂事，小助理几百毫秒就打发了，又快又便宜；真正需要动脑的少数事情，才值得请专家出场。
最关键的设计：拍板的不能是 AI
到这里你可能以为，让 AI 判断就行了。恰恰相反，这是整个系统里最重要的一个决定：判断可以交给 AI，拍板的权利，一行都不能给。
原因很朴素。AI 的判断是概率性的，今天说该打断、明天说该等等，你没法跟它讲理，也没法测试它。而「要不要打断一个人」这种事，必须可预期、可审计、出了问题能查。
所以真正的裁决，是一组写死在代码里的规矩，谁来都不变：
- 自己没把握的，就闭嘴。 小助理说该打断你，但把握不到 72%，不许打断，降级成普通通知；把握连 55% 都不到，连通知都不发，进队列等你自己看。
- 十分钟最多叫你三次。 就算是急事，连续打断也有预算上限，超了就排队。轰炸式提醒等于没有提醒。
- 重复的事只说一遍。 同一件事九十秒内再来，直接吞掉。
- 免打扰就是免打扰。 你标了专注、开会、勿扰，打断一律降级。唯一的例外：严重度 98 分以上或者标了紧急的事，才允许硬闯。天塌了还是要叫你的。
- 快截止的事保底。 需要你操作的事马上到截止时间了，至少会保证一条通知，防止它在各种降级规则里被误伤。
这套规矩跑下来有个很妙的副产品：系统会同时记下两个结论，「AI 想干什么」和「最后被允许干什么」。比如 AI 判断该打断你，但你开着勿打扰，最终执行的是普通通知。两个都留着，事后你永远能查到：当时 AI 的意见是什么，规矩又为什么拦了它。
AI 是参谋，规矩是制度。参谋可以换、可以错，制度必须稳定。
它可以帮你做事，但发不发你说了算
老专家（DeepSeek）分析完，可以提议一些动作：帮你建条待办、起草一条回复、给某人发个消息。
但这里有一道铁门。它只能把东西准备好放在桌上，放在一个「待确认」的面板里，你点了按钮，事情才会真的执行。尤其是对外发消息这种收不回来的操作，无条件要你亲手确认，没有任何后门。
它想自动执行也可以，但条件苛刻到近乎苛刻：低风险、可撤销、只在本机、快慢两层判断都很有把握，而且你提前开过开关。五个条件缺一个，回来等确认。
并且每一步都有记录本。一件事从「待确认」到「已执行」还是「被拒绝」，每次变化都写进本地数据库的审计日志，随时可以翻旧账。
道理很简单：AI 可以是个能干的秘书，但不能是一个会替你签字的秘书。
它会记你的习惯，这是最吓人也最动人的部分
前面的能力，说到底还是个更聪明的过滤器。真正让我自己起鸡皮疙瘩的，是后来加上的记性。
它的学习方式是这样的。每轮对话结束，后台悄悄复盘一遍：这段话里有没有值得长期记住的、关于「你」的信息，有就记进本地数据库。而且不是记流水账，是先翻开本子对一遍——跟已有的一条矛盾了，就更新旧的；重复了，就不记。这个思路借鉴了现在很火的开源记忆框架 Mem0，不过我用两百行 Rust 原生实现，没有引入任何外部组件。
检索的时候也没用什么高深技术。你总共就几百条习惯，翻翻本子、做做关键词匹配就够了，犯不着上图书馆级的检索系统。够用的简单，就是最好的简单。
然后是一次真实发生的测试。
第一天，我随口跟它说了句：我习惯上午写代码不排会，对外会议放下午两点以后，沟通尽量用飞书。
就一句闲聊。没有任何设置界面，没填过任何偏好表单。
第二天，我让它处理一个会议邀请，客户想约周二上午十点。它的回复是：客户约的时间跟你的习惯冲突，你的上午是留给写代码的，建议改到当天下午两点半；另外你偏好飞书，我可以先起草一条飞书回复，等你确认再发。
它翻了自己的小本本，然后替我挡了一次上午的会。
当然，规矩也守在这里：涉密的内容一个字都不出这台电脑，标了机密的事件连云端模型都不许碰，更不会进记性。
最后，说几句实话
这个东西现在是什么水平，我说几句实话。
它提前了一步。大多数人手头还没有一堆 Agent 需要管，你现在用不上它。但只要你的微信、邮件、日历还在天天替别人打断你，这个问题的答案对你就是成立的——只是现在替你挡着的，是一个既不懂你、也不分优先级的红点机制。
技术上它不神秘：八千行 Rust、两个模型的接口调用、一个 SQLite。真正的价值在那个视角——AI 时代的入口，拼的不是谁更聪明，而是谁更知道什么时候闭嘴。
项目小群内部开源，本地一行命令就能跑起来。有兴趣的兄弟可以自己拆开看，规矩就在代码里，一行都不含糊。
项目地址： https://github.com/coder-brzhang/AgentOS-Interrupt-Controller-Rust
发表于 昨天 23:37
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