Agent 长任务上下文工程：四个机制防止模型跑偏和忘事

Agent 长任务上下文工程解析：用预算控制、压缩、todo-state 和记忆对抗上下文溢出与目标丢失

这篇讲的是怎么让 Agent 在执行长任务时不跑偏、不丢目标。作者拆了四个机制：预算控制（限制上下文长度，防止塞爆）、压缩（去冗余，省空间）、todo-state（记录当前进度，避免重复或遗漏）、记忆模块（保留关键信息，防止模型忘掉前面干了啥）。文章只讲了框架，没给实现细节和跑分数据，所以实用性得打个问号。如果是真的，这套思路对做长流程 Agent 的...