本文提出一种新型Agent长期记忆架构理念——“Everything is Context”,主张将传统易失性的上下文Prompt块重构为可挂载、可版本控制、可审计的文件资源。通过将上下文信息整合至文件系统,大型模型得以实现持续、可信且支持协作的长期记忆机制。该方法不仅提升了上下文管理的结构性与持久性,也为构建生产级别的智能Agent提供了可行路径。
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