长程智能体记忆实战：别让模型自动压缩
repligate · x · 2026-08-06
针对长周期运行的智能体，自动压缩上下文往往会导致严重的性能衰退。研究表明，初始摘要中的错误会在后续的递进压缩中被不断放大，且模型很难自我纠正。
工程上的最佳实践是：
- 弃用小模型压缩：使用 Claude Haiku 等小模型生成摘要的效果很差，改用 Opus 等大模型能带来显著提升。
- 外挂 .md 记忆：对于极长任务，最好让智能体定期编辑独立的 .md 记忆文件，并配合滚动上下文使用。
- 适时重置：为了优化 Prompt 缓存效果，有时直接清空上下文、仅重新读取 .md 记忆文件的表现反而更好。
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