四大AI智能体记忆架构拆解：Manus、OpenAI、OpenClaw 与 Claude Code 如何解决“失忆”难题

科技前沿 • 2026-04-27 17:46 • 阅读 0

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Manus 的思路在四个方案里最跳脱。它没在上下文窗口上做文章，直接换了个维度解题：把易失的上下文转化为持久存储。

具体做法是把文件系统当成智能体的"外挂大脑"。模型执行任务时主动把重要信息写到文件，需要时再读回来。比如处理一个网页内容，可以从上下文中移除整个网页，只保留一个 URL，后面需要时重新访问。信息没丢，只是被"卸载"到了外部。

更值得关注的是任务分解机制。一个复杂目标被拆成多个独立子任务，每个子任务跑一个新进程，进程间通过文件读写协作，而不是共享同一个上下文。这特别像微服务架构——每个进程的上下文都很小很干净，不会出现一个巨大上下文把模型搞晕的情况。

适用场景很明确：复杂的、长周期的、需要跟外部环境深度交互的任务。比如查阅几十个网页做调研报告，或者执行跨多步骤的自动化流程。

OpenAI 的方案更像官方**实践。通过 Agents SDK，开发者用标准化方式管理会话状态，核心是 Session 对象，反复调用 session.run()，SDK 自动处理历史记录和上下文长度。

两种管理策略各有代价：

ChatGPT 近期推出的原生记忆功能算是一个有意思的变体，模型在对话中主动识别并保存关键信息，未来对话自动调用，本质上是一种更隐式的 RAG。

对大多数聊天应用和工具调用场景来说，这套方案够用且成熟。

OpenClaw 的设计目标很极端：让智能体能长时间自主运行，几个小时甚至更久。为此在上下文管理上采取了最激进的策略，靠两板斧——Compaction（压缩）和 Pruning（修剪）。

Compaction 对过去的对话做有损摘要，随着任务推进，早期对话被压缩成越来越简短的概要。上下文不会爆，但原始信息的保真度持续下降。Pruning 则对工具输出做实时裁剪，一个工具返回 500 行日志，可能只保留关键的 20 行，其余直接丢弃。

被压缩掉的历史信息会通过 RAG 混合搜索索引起来，需要时检索找回。但说实话，检索找回的信息和原始上下文中的信息，精确度不在一个量级。持久化方面用 JSONL 历史记录和 RAG 索引保存跨会话信息，轻量但搜索质量完全取决于索引和嵌入效果。

设计哲学一句话概括：宁可丢细节，也要保续航。适合资源受限环境下的超长自治任务。

Claude Code 走了一条完全不同的路——不压缩、不摘要，充分利用 Claude 模型本身的长上下文能力和缓存机制，尽可能保留所有原始信息。

核心武器是 Prompt Caching。开发任务中大量信息是反复出现的：项目结构、库函数定义、代码规范。Claude Code 把这些公共前缀缓存起来，后续交互不需要重新处理。这极大降低了维持大上下文的成本和延迟。

另一个重要设计是 CLAUDE.md 文件，作为系统级持久化指令，每次启动自动加载。它确保智能体每次会话开始都能获得一致的、高优先级的指导信息，不会被当作普通对话历史被压缩掉。

这个方案在代码场景的优势非常明显。改代码需要极高精度，你不希望智能体在第 20 步修改代码时已经忘了第 3 步的上下文。代价是对模型原生上下文窗口要求高，缓存虽然降成本，绝对值依然不低。

把四种方案放在一起，本质上是四种不同的"用什么换什么"：

如果你正在搭建自己的 AI 智能体，这四种方案提炼出几个关键认知：

随着模型上下文窗口持续扩大、推理成本持续下降，各方案的优劣势还会不断变化。但”用什么换什么”这个核心取舍框架，在相当长时间内不会过时。搭 Agent 之前，先想清楚你的场景对复杂度、标准化、续航、精度的优先级排序，比选哪个框架重要得多。