一个越来越明显的趋势是：当模型厂商还在卷 1M Context，真正成熟的 Agent Harness 已经开始认真研究“怎么忘记”。
Agent 一旦真的开始干活，Context 一定会满。读文件、跑命令、看日志、搜索、改代码、测试……Tool Result 会不断堆积。再大的 Context Window，也只是把问题往后推。
因此真正的问题是：“这一刻，模型到底应该看到什么？”
Pi 的答案依旧极简：旧 Conversation 压缩成 Goal、Progress、Key Decisions、Next Steps 等信息，同时保留近期原始上下文。
Claude Code 则是：真正不能忘的项目规则、长期记忆，直接放进 CLAUDE.md 和 Memory，不完全依赖 Conversation Summary。
OpenCode 把 Compaction 做成可定制能力，“什么值得记住”可以通过插件干预。
Codex 则把 Compaction 下沉到模型平台，压缩结果可以是模型内部使用的，不一定需要给人看。
刚刚开源的 DeepSeek Harness 最有意思，把 Compaction、Tool Result Pruning、Session Log 分开设计。
过大的 Tool Result 可以先裁剪，但原始历史仍然保存在日志中。
这其实已经不只是“上下文压缩”。
而是在重新定义 Agent Runtime：Context 是工作内存， State 是当前状态， Memory 是长期经验， Log 才是真实历史。
所以我现在越来越觉得：
Agent Harness 下一场真正的竞争，可能不是谁 Tool 更多、Context 更长，而是谁更会管理 Context 和 State。
真正成熟的 Agent，不应该什么都记得。
它应该知道：什么必须记住，什么必须写下来，什么只需要留在日志里，以及什么可以放心忘掉。
