strict (default): Rejects writes when the buffer is full and too many writes are pending. Catches "fire-and-forget" patterns where producers ignore backpressure.
我在《把离线AI智能体装进口袋里》（The Dawn of Offline AI Agents in Your Pocket）一文中对此进行了详细阐述。但文章中的示例更像是Demo，而非生产解决方案。像 Gemma 3n 这样的模型虽然能够很好地处理函数调用，但它们体积过大：无法集成到应用程序包中，需要单独下载，即使在旗舰机型上推理速度也很慢。在低端设备上，它们根本无法运行。而较小的型号则经常出现故障，难以记住工具。
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这些词放在一份硅谷顶级风投的年度展望里，多少有些违和。过去二十年，风险投资的逻辑是逃离物理世界——越轻越好，越数字化越好，最好是纯软件，边际成本为零，可以无限复制。工厂、矿山、流水线，太重、太慢、太难标准化，不是VC该碰的生意。
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