标签: #上下文工程

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技术热点透视20260902：Agent 的「记忆」成了工程主战场
原创 人工智能 · 工程实践 · 阅读 —

技术热点透视20260902：Agent 的「记忆」成了工程主战场

9 月 2 日 AI agent 观察：Cue-Anchored Working Memory 提出记忆是「递送」而非「存储」——Tier2 由 harness 在 path/symbol/semantic/event/temporal 五种 cue 触发时确定性注入，一个存储是记忆还是参考文档由递送机制决定；四层记忆架构（working/episodic/semantic/procedural）指出长上下文成本约为持久记忆检索的 15 倍；StateM 不改模型权重，靠 durable states+phase-local context+checked transitions+recoverable runbooks 把 Terminal-Bench 2.1 拉到 95.3%；AgentScope 2.0 把状态/记忆/可观测/治理做成开箱工程。结论：agent 难点已从「模型够强」转向「状态/记忆/可观测/治理」，要当受管业务系统设计。

GPT-5.6 Sol 的额度去哪了
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GPT-5.6 Sol 的额度去哪了

为什么同样的任务，GPT-5.6 Sol 会让人觉得额度掉得更快？从工具调用、缓存输入、长上下文、重试和子任务拆开一次 Agent 回合，给出一套可以自己复测的用量账本。