你让 AI 助手连续工作几天，它的“工作台”迟早会堆满。系统通常会把旧对话和日志压成摘要，腾出位置。麻烦在于，一句必须原样保留的安全规则，可能和普通工作记录一起被改写甚至删掉。对长程 Agent 来说，这不是偶尔忘事，而是可能失去行为边界。
Zerhoudi、Mitrovic 与 Granitzer把这种现象称为“压缩悬崖”（Compaction Cliff）。在20种生产 Agent 配置上，他们测试 Claude Code 的 /compact 提示与 Sonnet 4.6：作者报告，安全规则经过一轮压缩后只保留53%，五轮后降至10%。反复摘要会累积损失，正是这里最值得警惕的发现。
论文提出 Knowledge Triage（知识分诊）：先把内容分为约束、操作步骤、事实、偏好和经历，再采用不同保留方式。安全约束要求逐字保存，操作步骤只能在执行效果不变时改写，情景记忆——Agent 对具体经历的记录——则可以大幅压缩或淘汰。作者称，这套方法在五轮压缩后仍有96%的安全规则召回率。不过这些效果来自论文自己的实验；它更重要的提醒是，Agent 记忆不能只问“什么相关”，还要先问“什么绝不能忘”。