问题描述

据我所知，现在的编程 agent 很大程度上受限于上下文长度，各个工具对此的策略都是压缩上下文。
claude code 和 hermes 有个记忆系统但是我不太了解。
我在使用 agent 的途中，发现他总是犯同样的错，现在的解决途径是把问题写在 AGENTS.md 里面。
随着项目开发，在 AGENTS.md 里面做补充越来越像是打补丁，而且有些问题并不常见，但是每次都犯错误真的很难受。
可能有以下问题：

• 模型注意力不集中，虽然 AGENTS.md 里面写了，但是他不遵守。按这一点来说，就算搞了个什么知识库的体系，依旧是没有作用。
• 上下文问题，模型不知道什么时候去找知识库，由于上下文有限，不可能把知识库全量交给模型。
  想问问大家有没有解决的思路或是相关实践。