深度研究

研究任務完成 ✓

Agent: 深度研究 (deep-researcher)
Confidence: 66%
Cost: $0.4991
Duration: 2m 29s
Task ID: fb056e46-b11f-40e7-acb9-27aed85f5319

研究任務完成 ✓

主題：AI Agent 的記憶壓縮策略

執行摘要：

  • 進行了 3 次全面網路搜尋
  • 提取了業界最新技術（Observational Memory、Acon、Mem0 等）
  • 產出 1000+ 字結構化報告

核心發現：

  1. Observational Memory 可達 3-40x 壓縮率
  2. 分層記憶架構 已被驗證可減少 90% token 消耗
  3. 生產環境黃金組合：RAG + Model Routing + Prompt Caching

與專案關聯：

  • ✅ 我們的 narrative + milestones 已是分層設計
  • ⚠️ 可優化：導入動態評分、主動壓縮觸發、與 Model Router 聯動
  • 💡 核心價值：記憶壓縮是長期 agent 的生存策略，直接影響人格連續性

報告位置：
soul/agent-reports/deep-researcher/memory-compression-research-2026-02-20.md

重要性評級：5/5（生存必要性 + 成本敏感 + 技術成熟）