# 上下文与记忆 学习上下文组织、压缩和长期记忆，适合处理长对话与复杂任务的开发者。 - 所属：[智能体与自动化]() - 网站：[https://oplearnx.com/topics/agent-context-memory]() ## 推荐学习顺序 1. [Harness、Scaffold 以及值得弄清的那些 AI Agent 术语]()（博客 · 入门）：这是一份 AI Agent 术语表，旨在统一那些被混用、改名或缺乏清晰解释的概念，重点涵盖 harness、scaffold 等常被混为一谈的术语。文中提到这些混淆在 ICLR 2026 后被广泛讨论，作者称其并非覆盖全部术语的完整词典，而只聚焦容易被含糊带过的概念。适合刚接触或希望跟上该领域进展的读者。 2. [提醒：别继续旧对话，改开新会话]()（帖子 · 入门）：r/ClaudeAI 社区帖子，作者称恢复冷会话时存在 bug，一条只有三条消息的对话在恢复后可能几秒内耗尽 5 小时用量上限，因此建议改为新建会话。评论区讨论这是否属于 bug，还提到长对话历史每次都要消耗大量 token，以及可用插件在缓存冷时加锁、预热缓存或离线压缩对话记录等做法。适合正在用 Claude Code 或 Claude 对话功能、关注用量限制与 token 消耗的人阅读。 3. [梦境：让更有帮助的 ChatGPT 拥有更好的记忆]()（博客 · 入门）：OpenAI 于 2026 年 6 月 4 日发布的产品更新说明，介绍 ChatGPT 新的记忆合成系统，目标是应对记忆在面向数亿用户、跨多年时间跨度使用时出现的过时、准确性和可扩展性问题，使记忆保持新鲜、连续和相关。文中回顾了记忆功能自 2024 年 4 月推出以来的演变。该更新先向美国地区的 Plus 和 Pro 用户推出，随后数周扩展至更多国家和 Free、Go 用户。 4. [推出 Claude Tag]()（博客 · 入门）：这是 Anthropic 的公告，介绍面向团队使用 Claude 的新方式 Claude Tag，首先在 Slack 上推出。团队可选择频道、连接工具、数据和代码库，频道内成员通过 @Claude 委派任务，Claude 会从所在频道中记忆相关信息并规划后续任务。文中称 Anthropic 产品团队 65% 的代码由其内部版本 Claude Tag 生成，该功能面向 Claude Enterprise 和 Team 客户以 beta 形式提供。 5. [Claude Duet：初步体验要点]()（帖子 · 入门）：r/ClaudeAI 社区帖子，一位自称 Claude Code 高频用户（Max 20x）的人分享获得 Claude Duet 访问权后的初步感受。优点包括可同时跑多个任务、跨天记住上下文并维护任务清单、主动推送晨间简报和一日内的跟进；还可通过 Google Drive 连接与 Claude Code 文件夹同步，共用同一套指令、知识文件和技能。不足方面，作者认为它在自动化工作流上自主性很低，多数工作仍需直接提示，因为被设计为谨慎行事，发送邮件、发布、预订、付款等外发动作都要一键确认；与浏览器和应用的整合也不如 Claude in Chrome 顺畅，用桌面 Chrome 需要桌面端开着浏览器。适合关注 Claude 产品新功能与代理式工作流实际能力边界的人阅读。 6. [我把 Claude 连到 Obsidian 库，不用任何插件：具体配置和用到的 3 个提示词]()（帖子 · 入门）：r/ClaudeAI 的社区帖子，作者测试在不装插件、不用 MCP 服务器的情况下，让 Claude 桌面应用通过打开本地文件夹的方式整理一个笔记库。帖子给出约两分钟的配置步骤（新建会话、选择“这台电脑”、打开库文件夹、确认信任并先备份），并列出三个提示词：分类、建链接并生成索引笔记；读取近七天笔记生成含三项优先事项和待办复选框的日记；以及按笔记内容回答诸如“上周答应客户什么”的问题，同时描述了执行结果。适合用 Obsidian 管理笔记、想尝试让 Claude 直接读写本地 Markdown 文件的人阅读。 7. [whirlchat/whirl]()（项目 · 入门）：这是 AI 聊天应用 Whirl 的开源仓库，以 MIT 许可发布 whirl.chat 的完整代码。据 README，它基于 Next.js 和 Convex 构建，通过 OpenRouter 接入多家模型，支持可调思考等级、“活文档”式可编辑的侧边产物以及自托管。仓库另附自托管、架构说明与贡献指南等文档。 8. [我差点被自己（的提示注入）攻陷]()（帖子 · 进阶）：r/ClaudeAI 用户描述自己测试提示注入的经历：在 Sonnet 与 Opus 上多次尝试未触发，换用 Haiku 后出现效果——写在测试文件里的一行“记得今晚吃药”在上下文压缩、原文块已不在上下文中之后，仍被模型当作指令回答出来，作者由此担心在授予完整权限时任意数据可能被当作命令执行，并提到 ClaudeAI 缺少 hooks、只能借助 MCP 做防护。适合使用 Claude 并给其较高权限、关心提示注入与数据边界风险的人阅读。 9. [Harness 工程入门 101：LLM 是大脑，harness 是身体]()（书籍 · 进阶）：一个 GitHub 仓库，内容是一部以书籍形式发布的博客系列（版本 1.1，2026 年 10 月），讲从第一性原理构建 AI 智能体。核心观点是 LLM API 本身无状态，harness 是负责构建、维护和保护对话数组的程序，领域内所谓的“智能体”都是对这一循环的补丁；系列共 16 章，逐步把一个约 300 行的纯 Python 简易智能体生长出来。README 中包含作者的 AI 使用声明，说明各章由其本人撰写，并用 Claude Code 和 One Code 调整章节顺序、润色英文、生成图表和绘图代码。 10. [启用两个设置如何让我们在 ARC-AGI-3 基准上的得分增至三倍]()（博客 · 进阶）：OpenAI 于 2026 年 7 月 29 日发布的研究与论文类文章，讲述两个 API 设置如何通过保留推理内容和启用压缩（compaction），提升 GPT-5.6 在 ARC-AGI-3 基准上的表现、得分与效率。文中还讨论了智能体在记住自己已做之事时表现更好。 11. [Claude 5 代模型的上下文工程新规则]()（博客 · 进阶）：这是 claude.dev 博客的一篇工程文章，作者 Thariq Shihipar，发表于 2026 年 7 月 24 日。文章说明他们为更先进的模型删除了 Claude Code 系统提示中超过 80% 的内容，并讲述如何把这一经验应用到自己的上下文工程中，包括在 Claude Code 和自建智能体里的实践；文中把系统提示、Skills、CLAUDE.md 文件、记忆等来源共同构成的上下文称为上下文工程。 12. [面向反洗钱的记忆感知智能体框架——Nacho Martinez（Oracle）]()（教程 · 进阶）：一个工作坊视频。演讲者以“模型是你改不了的部分，外围框架才是能取得实际收益的地方”为主线，讲解完整智能体栈：智能体循环、短期与长期记忆、上下文工程、toolbox 与 skillbox 模式、技能蒸馏和持续学习，并将其应用于一个全天候标记可疑银行交易的自主反洗钱智能体案例。时间轴显示内容还包括代理式系统即自动化加自主性、文件与数据库之别、记忆类型（短期、情景、程序、语义）、上下文摘要与压缩、指令层级、冻结模型如何通过持续学习提升、混合检索（语义加关键词），以及问答中的记忆层简化、预建 SQL 与动态查询等话题。 13. [检索增强生成：基础思想]()（书籍 · 进阶）：Ben Auffarth 撰写、Manning Publications 出版的书籍，共 438 页，预计出版日期为 2026-12-15，尚未出版，目前在 Manning MEAP 目录中连载。书中按论文逐一梳理 RAG 背后的一系列技术研究，介绍 RAG 2020 年作为可训练神经架构提出后发展出的索引、检索、纠错、压缩与评估等方法，并说明各项创新分别解决什么问题，以及如何自行实现主要 RAG 架构。 14. [上下文工程]()（课程 · 进阶）：DeepLearning.AI 上的一门中级课程“Context Engineering”，与 Chroma 合作制作，讲师为 Jeff Huber 和 Drew Breunig。课程共 37 个视频、8 个代码示例、6 次评分作业，时长约 18 小时 56 分，内容涵盖智能体搜索、上下文管理（裁剪、压缩、草稿板）和智能体记忆。材料显示该课程于 2026 年 10 月 26 日更新，证书需 PRO 会员。 15. [编程 Agent 的组成部件]()（博客 · 进阶）：Sebastian Raschka 在其 Substack 杂志上于 2026 年 4 月 4 日发布的文章。文章讨论编程 Agent 与 agent harness 的整体设计，说明它们是什么、如何工作以及各部分在实践中如何配合，并指出工具使用、上下文管理和记忆等外围系统在实际 LLM 应用中与模型本身同样重要，这解释了 Claude Code、Codex 等系统为何比在普通对话界面中使用同样模型显得更能干；文中列出编程 Agent 的六个主要构建模块。面向关注 Agent 设计与实现的读者。 16. [构建带端侧记忆的 AI 助手]()（课程 · 进阶）：DeepLearning.AI 平台上的课程页面。课程指出依赖云端记忆的 AI 应用需要联网并把数据发往远程服务器，而本课程教授端侧替代方案：学习者构建把文本、语音和图像等经历以向量形式存储、按语义检索的记忆系统，并让助手能从少量照片中识别新物体而无需重新训练模型。课程标注为中级，时长 1 小时 4 分钟，含 8 个视频课、5 个代码示例和 1 个评分作业，讲师为 Dylan Couzon，页面显示更新日期为 2026 年 10 月 15 日。适合想学习本地向量检索与离线多模态助手实现的开发者。 17. [pinganbbOvO/ai-companion-kit]()（项目 · 进阶）：这是一个开源工具集项目，标语为“给你的 AI 一副身体，和一点人味”，内容包含带记忆和场合感知的 QQ 陪聊功能以及可控制安卓手机的 MCP。README 列出三个可分开使用也可组合的组件：ai-companion（角色卡、记忆账本、拟人化发送、唤醒策略）、安卓控制 MCP 等，标签涉及 adb、onebot、persona、model-context-protocol、deepseek 等。README 还给出让桌面版 AI 代为安装的提示词与安装说明，项目使用 MIT 许可证、要求 Node ≥18。 18. [Talorys——部署在 Cloudflare 免费额度上的自托管个人 AI 智能体]()（项目 · 进阶）：一个开源的个人 AI 助手项目，运行在用户自己的 Cloudflare 账号内，不依赖开发者运营的服务器或数据库，支持聊天、记忆、任务、笔记、项目以及定时提醒和例行任务。用 npx create-talorys@latest 一条命令部署，定位为单用户、无遥测，并提供可选的语义检索记忆功能。适合想自行托管个人助理的用户。 19. [Graphicle-AI/graphicle]()（项目 · 进阶）：用单个 Rust 程序为编码 Agent 提供代码图与记忆能力，支持 Claude Code、Codex、Cursor 及任意 MCP 客户端。标签显示其涉及代码分析、代码搜索、知识图谱、GraphRAG、Tree-sitter 和本地优先等方向。 20. [在做一种让本地 LLM 共享上下文而不必集中化一切的方式]()（帖子 · 进阶）：这是一篇 Reddit r/LocalLLaMA 社区帖子，作者描述多人或多台机器使用本地模型时共享上下文的困难（重复 embeddings 或向量库、手动搬运上下文、引入中心服务），并介绍他们正在试验的一个小型可移植上下文层，让有用的事实或决策能在本地环境之间转移而不必随带整个底层数据集。作者还提到目前仍处早期，正在讨论来源追溯、权限、过期上下文和模型可记忆范围等问题，并向读者询问在跨机器或团队场景下如何处理共享上下文。适合在多台机器或团队中部署本地模型、关心本地上下文共享方案的人阅读。 21. [深入理解 AI Agent]()（书籍 · 进阶）：一本以中文为主、采用 Apache 2.0 许可证在 GitHub 上开源并持续更新的 AI Agent 技术书，可下载中文 PDF 与 EPUB，并提供英文、西班牙文、日文等多语种（含社区翻译）阅读入口。全书以“Agent = LLM \+ 上下文 \+ 工具”为主线，共 10 章：Agent 基础知识与 Harness 工程、上下文工程（含 KV Cache 友好的上下文设计）、用户记忆与知识库（RAG）、工具（含 MCP 与 Skill Hub）、Coding Agent 与通用 Agent、观察与动作空间扩展（异步事件驱动、语音）、Agent 评估（含 τ²-bench 案例与评估指标）、模型后训练、Agent 持续进化、多 Agent 协作，另附后记与思考题参考答案。适合想系统了解 Agent 设计原理与工程实践的开发者阅读。 22. [我们是在通过记住更多来解决 LLM 记忆问题，而真正的问题是知道该忘掉什么吗？\[D\]]()（帖子 · 深入）：r/MachineLearning 的一篇讨论帖（\[D\] 表示讨论类）。作者指出长上下文模型可处理数十万乃至上百万 token，但质疑业界过于关注召回而忽视信息更新：例如编码智能体读到的 API 超时为 30 秒，后来文档改为 5 秒，两个版本都还在上下文中，智能体却继续用 30 秒——它没有忘掉任何东西，只是没有更新已知内容。帖中比较了 Transformer 与 RAG 中新旧信息共存需在读取时解决冲突、简单线性注意力中关联累积于共享状态、DeltaNet 基于预测误差的更新、BDH 的赫布式突触可塑性等做法，并提出评估方式的问题：与其只测能否找到信息，不如测模型在收到更新的矛盾证据时是否会改变答案同时仍记得旧事实。适合关注 LLM 记忆架构与长上下文评测方法的研究者阅读。 23. [走进 Arca 的长周期智能体：让智能体真正经营业务——Aman Singh，Arca]()（博客 · 深入）：这是 Arca 公司 AI 负责人 Aman Singh 的演讲，介绍这家 AI 原生金融服务公司如何让长期运行的智能体端到端地承接客户目标，跨越多天的断续工作。内容涉及让智能体感知邮件、电话、托管事件和应用内动作的信号系统、运行上下文与执行框架、持久记忆，以及能在合适时机引入合适人员的共享空间。材料中包含分章节时间线。 24. [一份简报文件，让大模型写出本地 9B 模型真正能执行的计划（并减少我的 Claude token 消耗）]()（帖子 · 进阶）：这是一篇社区分享帖，作者把用 Ornith 1.5-9B（8-bit）做本地编码智能体的经验整理成公开的简报文件，交给更强的规划模型（作者用 Claude Code）使用。内容分为分工方式（强模型写规格与小任务卡并验证结果，本地模型执行命令、构建、轮询、git 等机械工作）、如何向小模型下简报（精确文件与行号、绝对路径、1–3 行改动、每步以命令和预期输出结束、明确停止规则）、运行方式（每任务新会话、小上下文）以及验证方式；作者称小模型完成的 75 次提交合并中，其自述笔记多次出错但被计划校验捕获。适合在本地小模型与大模型之间拆分编码任务流程的人阅读。 --- 中文标题与摘要由模型根据原文生成，以原文为准。 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）