Agent 记忆系统如何避免“上下文雪崩”

当 Agent 连续处理多轮任务时，单纯扩大上下文窗口会让成本和噪声同步上升。可行路径是把记忆分成短期会话层、任务层和长期知识层，并通过检索召回而非全量拼接。实现上，建议把“事实”与“推理过程”拆开存储，前者可索引复用，后者用于审计与回放。