阿里新方法：把长时 agent 上下文管理当编程任务做
omarsar0 · x · 2026-08-25
Elvis Sarma 推荐了阿里巴巴的一套长时运行 agent 记忆方案（值得收藏）。核心思路：把 agent 的上下文管理当成一个编程问题，而不是反复重写记忆 schema。
工作机制：
- 每个 agent 会话由只追加事件日志 + 一个沙箱化的持久 Python 内核支撑
- 工具输出、检索到的历史与派生状态绑定到类型化变量，跨模型调用复用，而非每轮序列化进 prompt
- 由模型写代码来搜索/变换这些状态，只有显式 print 出的投影才进入工作视图
- 事件日志保存无损真值，无需提前压缩
- 工作视图接近预算上限时驱逐陈旧片段，但可通过驱逐索引中的紧凑地标随时恢复
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