智能体为何在长任务中失忆跑题：AWS、Claude Code 与 Manus 采用的四套框架机制
长时间运行的智能体频繁失败，问题往往不在模型本身，而在包裹模型的执行框架。AWS、Chroma 及多家智能体框架的分析总结出四种维持任务连续性的机制：上下文预算与外部卸载、压缩、任务状态管理，以及跨会话记忆。单纯扩大上下文窗口并不能可靠解决问题，因为输入越长，模型的可靠性可能越低。Claude Code 和 Deep Agents 会将大型工具输出写入外部存储，压缩对话并保留关键决策；Manus 使用持续更新的待办文件；AgentCore 和 Claude Code 则能跨会话重新加载信息。不过，这些机制也会增加成本，甚至降低性能。文章认为，应通过强制压缩等测试，验证智能体能否保持原始目标，并避免在任务尚未完成时错误宣布完成。
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