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Agent Harness使用4种机制克服LLM上下文限制

基于大型语言模型的Agent在长任务中常常因上下文溢出和目标丢失而挣扎，即使拥有更大的上下文窗口也难以幸免。本文详细介绍了Agent Harness中用于克服这些限制的四种机制：上下文预算和卸载、压缩、记忆策略以及待办事项状态管理。这些技术，由LangChain Deep Agents、Claude Code和Amazon Bedrock AgentCore等系统实现，通过智能管理输入模型的信息，确保Agent在长时间操作中能保持专注和状态。