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日历驱动的 AI Agent 实战笔记

关于 AI 队友、自动化与高频协作的笔记。实践向内容：如何给 AI 明确角色、边界与可交付成果。

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AI Agent Connector 详解：MCP、OAuth 与权限

解释 AI Agent Connector 如何组合工具、MCP、OAuth、权限范围与人工审批，并给出连接邮箱、文件、日历和业务系统前的完整核查清单，帮助团队控制读取与执行风险。

6 篇文章

从文件控制、隐私、后台执行、连接器、团队协作与可恢复性比较本地优先和云端 Agent 工作站，帮助知识工作者选择适合任务、信任边界和设备条件的架构，并理解混合模式真正需要划清的执行边界。

Agent Harness 通过上下文、工具、记忆、沙箱、审批、恢复与运行状态，把模型变成能够持续完成工作的系统。本文逐层解释各组件的职责、边界和评估方法，并说明它与模型、Framework、Sandbox 和 Workspace 的区别。

ChatGPT Space 把 Pages、文件、协作和 ChatGPT 放进同一个持久工作空间。本文解释它替代什么、如何共享，以及它与 Projects 和 Agent 的区别。

GPT-6.1 Sol 以 Astra 五分之一的标准 token 价格，提供接近 Astra 的编程、电脑操作与专业工作能力。本文解释这些数字真正意味着什么。

完整梳理 OpenAI DevDay 2026：Dots、GPT-6.1 Sol、Codex Cloud、Agents API、Plugins、Space、Pages、Pro 500，以及它们共同组成的平台路线。

读完就能上手

复杂的会议准备交给旗舰级模型，常规分类交给经济型模型——同一套一致的行为风格。

Agent 读取日程、拉取上下文、起草简报并发送跟进。无需提示词工程，无需切换应用。

经济型模型让全天候分类成为可能。订阅一场赛事，看更新源源不断——没有预算焦虑。