ChatGPT dots

dot 是 ChatGPT 的持续在线智能体。它在云端运行，可以使用你账号里已安装并启用的插件。把 HALO 添加为自定义 MCP 服务器后，它就成了这样一个插件。

1. 给服务一个公网地址

dot 运行在 OpenAI 的云端，访问不到你的 localhost，所以要让插件跑在隧道后面。隧道会把本机的服务转发到一个公网地址。用 Cloudflare 的快速隧道不需要账号：

cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:8765

记下它打印出的 https://<name>.trycloudflare.com 地址，再用这个主机名启动 HALO：

halo serve --http --port 8765 --public-host <name>.trycloudflare.com

HALO plugin URL: https://<name>.trycloudflare.com/<random>/mcp

路径里的随机段让只有拿到完整地址的人才能访问，其他路径一律返回 404。快速隧道每次启动都会换一个名字，插件地址也随之改变。用命名隧道或你自己的 HTTPS 主机，地址就能固定下来。

2. 把 HALO 添加为自定义 MCP 服务器

1. 打开 chatgpt.com/plugins，选择 添加，再选 添加自定义 MCP 服务器。
2. 名称填 HALO，粘贴插件地址，身份验证选 无需身份验证。
3. 阅读风险提示并确认，然后选择 创建为插件。ChatGPT 会连接服务器并列出它的工具。
4. 在 连接 HALO 对话框里选择 连接。对话框说明 ChatGPT 可能会把相关记忆和聊天内容分享给这个插件。

之后 HALO 会出现在插件页的 个人 标签下。

3. 让 dot 使用它

打开 dot 的对话，输入 @ 并选择 HALO，然后把智能体指令发给它。如果把指令写进 dot 的记忆，它在之后的对话里，以及在它自己发起的行动中，都会继续记录。

第一次测试

2026 年 10 月 31 日，我们把 HALO 接到一个 dot 上。这个 dot 每天发送一次会议截稿倒计时，这个提醒是用户自己设定的。我们让它记录这个提醒最近一次运行的过程，再调用 halo_report。它记了 7 条事件，每条都注明是事后补记，并写上了实际发生的时间：

编号	类型	步骤	用到
e1	observe	定时的倒计时任务开始运行
e2	observe	读取官方日期	e1
e3	recall	回看用户有没有新的反馈，没有找到	e1
e4	act	计算剩余时间，准备建议	e1、e2、e3
e5	act	发出倒计时	e1 到 e4
e6	outcome	消息工具接受了发送请求，about 为 e5	e5
e7	remember	保存日期、提醒时间和发送记录	e2、e4、e5、e6

报告给出的等级是 L0。它观察到了 S→A、S→M、M→A、A→S（e6 检查 e5）和 A→M（e7 保存 e5），以及记录和结果两个证据步骤。M→S、归因和修订都没有观察到。dot 自己解释了等级为什么低。所有事情都发生在同一个会话里，看不出记忆在之后的会话中被用到，而 L1 需要这一点。提醒是用户设定的，所以两次行动都记成 trigger request，这也排除了 L3。这和论文对用户定时提醒的判断一致。

下一步是把指令写进 dot 的记忆，记录几天的日常使用。