在智能体技术领域，大模型在执行长任务时频繁“失忆”、偏离初始目标的问题长期存在。这一困扰行业的难题，根源或许不在模型本身，而在于支撑模型运行的“执行框架”。根据AWS发布的自主云编程智能体设计指南，浅层智能体在处理长周期任务时，容易因上下文溢出、外部干扰而偏离主题，且难以维持稳定状态。而解决这一问题的关键，在于一套被称为“harness”的底层管理系统，它负责统筹模型之外的所有运行环节。
一项针对主流框架的最新研究揭示了这些系统的运作机制。LangChain Deep Agents、Claude Code、Manus、OpenAI Codex和Amazon Bedrock AgentCore等框架，通过构建四项核心功能——上下文预算控制、信息压缩、待办状态追踪和跨会话记忆管理——将浅层智能体升级为能够应对复杂长任务的深度智能体。这一技术路径颠覆了传统认知：单纯扩大上下文窗口并不能解决问题，反而可能加剧模型的不稳定性。
Chroma的Context Rot报告对18款大模型进行评估后发现，在简单检索任务中，输入内容越长，模型表现越不可靠。Anthropic团队解释称，注意力机制在处理n个token时会生成n²个关联关系，每个新增token都在消耗有限的“注意力预算”，导致上下文成为边际效益递减的资源。Manus团队的实践数据进一步印证了这一点：典型任务需要调用约50次工具，输入输出比例高达100:1，初始指令在持续运行中会逐渐漂移至上下文窗口中部——这正是记忆衰退最严重的区域。
第一项核心功能是上下文预算与动态卸载机制。Deep Agents设定了严格的资源限制：当工具返回内容超过20000token时，系统自动将完整内容存入文件系统，仅保留路径和前10行预览；会话上下文占用达到窗口85%时，旧编辑记录会被压缩为指针。Claude Code采用类似策略，在加载阶段即限制记忆容量为200行或25KB，工具调用模式默认仅显示名称，按需加载详细内容。AWS AgentCore的解决方案更为激进：协调器并行启动3个浏览器子智能体，每个运行在独立微型虚拟机中，分析子智能体仅接收结构化结果，使整体处理时间缩短至串行模式的1/3。
第二项突破在于信息压缩技术。当卸载机制不足以应对时，框架会通过摘要重启对话。Claude Code的压缩算法会保留架构决策和未解决漏洞等关键信息，丢弃冗余输出，并在压缩后重新读取最近修改的5个文件，将技能正文重新注入上下文。该系统同时将完整原始记录存入磁盘，确保被摘要的信息可追溯。Deep Agents将目标保护机制结构化，摘要文档明确划分会话意图、已生成产物和下一步计划三个字段。这项技术已下沉至API层：OpenAI Responses API通过`compact_threshold`参数提供服务端压缩，Codex正是依赖此功能支撑长编程任务；Claude平台则允许用户自定义压缩指令。
第三项创新是待办状态管理与“目标强化”机制。Manus采用最直观的方式——创建`todo.md`文件，通过持续更新任务清单将目标固定在上下文末尾，防止被后续信息淹没。但这种设计并非绝对有效：Deep Agents在2026年7月的v0.7版本中，因评估显示关闭待办功能可降低20%成本且奖励值略有提升，将其改为可选组件；LangChain则建议对长任务、弱模型或需要展示进度的界面保持该功能启用。
第四项关键技术是跨会话记忆管理。Claude Code在每次压缩后都会从磁盘重新加载CLAUDE.md文件和自动记忆库；AgentCore Memory通过后台抽取策略，使协调器能够直接调用历史研究成果而非重复分析。然而苏黎世联邦理工的研究泼了冷水：AGENTS.md等上下文文件虽能维持任务连续性，但会使推理成本增加20%-23%，每次重载都相当于对注意力预算征收固定税费。为此Claude Code建议将CLAUDE.md文件控制在200行以内。
研究团队强调，框架的“目标保持”能力必须通过强制压缩测试来验证。最需要警惕的失败场景是：智能体在摘要后立即要求澄清任务细节，或错误宣布任务已完成。这表明，让智能体在长任务中保持方向感，关键不在于模型规模，而在于底层框架对四项核心功能的精细调控。
