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【会员专享】AI Agent 为什么会“失忆”？因为上下文才是第一约束

很多人第一次用 AI Agent 跑长任务，都会遇到一个很诡异的问题：一开始它明明记得需求，跑着跑着突然就忘了。你以为这是 bug，但很多时候，这其实是 Agent 为了继续跑下去，主动做出的取舍。

这一期我们聊 Agent 工程里非常关键的一层：上下文管理。

• 为什么 Agent 的成本会越跑越高？
• 为什么工具输出会成为上下文杀手？
• Prompt Caching 为什么能把成本从“平方增长”压回“线性增长”？
• Compaction 为什么会让 Agent 看起来像“失忆”？
• 子代理为什么是保持主上下文干净的关键手段？

这一集的核心结论是：上下文不是普通参数，它是 Agent 真正的战场。

本期内容包括：

• context window 到底是什么
• 为什么 Agent 的上下文默认只进不出
• 为什么长程任务会越来越贵
• Prompt Caching 的“精确前缀”原则
• Compaction 为什么会主动丢细节
• 子代理隔离如何防止主上下文被污染
• 为什么一个 Agent 的能力上限，不只取决于模型聪不聪明

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