记忆与上下文：长对话不丢信息的实战方案
如何判断当前对话与历史对话是否相关？
原题记忆摘要、压缩、去重、合并这几件事，你会怎么设计触发时机？
原题长期记忆检索时，怎么避免把“语义相关但当前无用”的内容召回进来污染理解？
原题如果用户偏好、事实记忆、系统状态三者冲突了，Agent 应该信谁？
原题如何减少无关上下文对模型的干扰？当前上下文有哪些优化思路？
原题摘要总结往往会丢失关键细节，在长文本 Agent 中一般怎么来处理这一块？
原题做上下文工程最关键的工作是什么？
原题Code Agent 的上下文工程，和普通对话 Agent 相比有哪些独特挑战？
原题在电商或导购场景下，用户的请求往往高度模糊，Agent 怎么来精准理解这种需求？
原题Agent 的 Checkpoint 用什么数据库存？初始化 session 时如何优化加载 Checkpoint 的速度？
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