AI 智能体好不好用，很大程度上取决于一件事：它能不能"记住事"。上下文窗口是有限的，信息一多就失忆，这是所有智能体绑不开的核心难题。目前主流的四个方案——Manus、OpenAI Agents SDK、OpenClaw、Claude Code——在记忆管理上做了完全不同的架构选择，值得逐个拆开看。 Manus：文件系统就是无限记忆 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，

用 OpenClaw 跑复杂任务的时候，你可能遇到过一个让人头疼的报错：Unhandled stop reason: model_context_window_exceeded。说白了就是模型的上下文窗口被撑爆了。解决思路其实不复杂——限制 thinking budget，也就是控制模型的"思考深度"。OpenClaw 内置了一套 Thinking Levels 机制，专门干这个事。 什么是 Th

每隔一段时间，Agent 产品都会迎来一轮集体兴奋。人们看到演示里流畅的自动化操作、远程发消息控制电脑、几句话调起脚本与应用，就会自然得出一个判断：通用型 AI 助手已经快要成熟了。但真正深入到 OpenClaw、Clawdbot 这类产品的使用层，你会发现事情远没有“装上就能替你干活”那么简单。它们重要，但重要之处恰恰不在神话里，而在那些并不轻松的工程细节里。 OpenClaw 这类 Agent