AWS、Claude Code、Manus、OpenAI Codex、LangChain Deep Agents和Amazon Bedrock AgentCore的设计显示，智能体长任务“失忆”和跑题，关键挑战在执行框架而非单纯模型能力。相关框架主要采用四类机制：通过上下文预算和工具结果卸载控制输入规模；在接近窗口上限时压缩对话并保留关键决策；利用待办文件维持任务目标与进度；通过文件或记忆服务实现跨会话信息召回。研究指出，扩大上下文窗口并不能根治问题，输入过长可能降低模型可靠性；部分记忆文件还会使推理成本增加20%至23%。框架效果仍需通过强制压缩等测试验证。
