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智能体评分。Fluid Recall 定 dueAt。
调度器是纯函数：同样的卡片状态、评分和时间戳，永远产生同样的到期时间。智能体不发明间隔，调度器也不调用模型。把响应里的 dueAt 当作计划来用。
输入是评分，输出是日期
智能体把 again、hard、good、easy 评分连同尝试时间一起发送。移动 dueAt 的唯一调用是 recordReview。响应里的日期就是计划。智能体可以在那个时间提醒人，但没有发明其他间隔的权利。
教练为什么不挑选间隔
一个猜测你什么时候会忘记的模型，会在每个会话里自相矛盾。学习步骤的算法不一样：它是确定性的，为运营者写好了文档，任何人都能验证。对时钟的信任，让教练有用。
可验证且可移植
调度器代码公开在 @fluid-recall/scheduler 包里。带着记录搬到另一个实例，同样的评分历史仍然产生同样的计划。时钟不依赖本网站。
提问
谁来挑选下一次间隔？
Fluid Recall。移动 dueAt 的唯一调用是 recordReview。智能体发送 again、hard、good、easy，以及尝试发生的时间。
调度器是 AI 模型吗？
不是。它是按学习步骤工作的确定性函数。不取随机数，也不调用模型。
智能体可以无视 dueAt 吗？
不可以。响应里的日期就是计划。智能体可以在那个时间提醒人，但没有发明其他间隔的权利。
公开契约
契约与语言无关。练习不是在本网站进行的，而是在你自己的智能体聊天里。 Muse 技能, OpenAPI 文档 和 llms.txt.