“搭叩 (Dakou)”通过七大策略（压缩、替换、保留、锚定、合并、共享、动态扩展）系统化地解决了AI Agent在复杂任务中面临的上下文限制与“失忆”挑战，显著提升了任务效率和可靠性。这一创新框架不仅为多Agent协作和泛在化AI开发奠定基础，更预示着一个更加自主、智能的AI时代，重塑了AI Agent的工程实践与商业价值。

大型语言模型（LLM）正通过采纳类似传统操作系统的分层记忆管理架构，从根本上克服其上下文窗口限制，实现持久化、情境化的“记忆”能力。这一技术突破预示着LLM将从无状态计算引擎向更具自主性、能自我演进的智能体发展，为企业级AI应用和人机交互带来范式转变，并推动AI向更深层的认知智能迈进。