AI代理中一种常见的故障模式，即使是使用GPT-5或Claude等强大模型的代理，也会因为提示词膨胀而不是上下文窗口限制而导致性能随时间下降。这种“上下文腐烂”会导致响应变慢、事实被遗忘以及循环增加。解决方案不在于更大的上下文窗口，而在于更好的记忆架构，例如使用有界实时上下文、独立的长期记忆和明确的token预算，正如LangGraph和MemGPT等框架所展示的那样。 AI
影响 强调了AI代理需要强大的记忆架构来防止性能下降并确保可靠性。
排序理由 该条目讨论了AI代理的一种常见故障模式和潜在解决方案，提供了分析和架构建议，而不是发布新产品或研究发现。
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