如何用递归 Agent 把 64k 上下文用出 300k 效果
TigerConsistent · reddit · 2026-08-23
用户探讨通过递归式本地 Agent 架构，突破显存限制，用 64k 上下窗口模型处理 300k 级长任务。
核心思路：
- 主 Agent 保持 64k 快速上下文。
- 遇到大文档时，生成子 Agent 处理特定切片。
- 子 Agent 可继续递归拆分任务（如 100k 文档拆为多个 20-50k 分支）。
- 仅将结果/摘要回传父级，非全量轨迹。
疑问点：
- 哪个框架（如 Prime Agent/Hermes）最支持这种工作流且无需大量定制？
- 递归分解能否自动化、可信地处理超长输入？
- 实践中，这种方案能多大程度逼近原生长上下文（如 1M）的表现？
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