长任务里的 AI Agent，常像把所有聊天记录和操作结果一直摊在桌上，直到放不下才做一次摘要。Continuous Context Management（CCM，连续上下文管理）改成每轮都整理“随身笔记”：Agent 一边执行下一步操作，一边更新精简记忆；下一轮只读取原始任务、这份记忆和最新观察，不再携带完整历史。
最值得注意的是，这种持续整理确实让提示词变短，却没有自动带来更低费用或更好表现。在 TerminalBench-2——测试 Agent 连续完成命令行任务的基准——上，Claude Sonnet 4.6 的提示词峰值中位数从 16,673 个 token 降至 3,568 个，但成功率由 42.7% 降至 31.5%；作者估算的单任务成本还从 0.468 美元微升至 0.472 美元，因为服务商的提示词缓存会改变计费结果。换句话说，CCM 把“等爆满再压缩”变成持续决策，能稳定控制桌面资料量，但每轮取舍也可能丢掉关键线索。