概念/概念定义
记忆信封：每一步注入给模型的上下文包
出自东方屹腾执行型 Agent 落地（案例提供 梁博）
概念定义
执行型 Agent 的每一次推理，都要先组装一个输入结构体再交给模型。这个结构体在东方屹腾的代码里叫 ReasonContext，ADPS 给它起的名字是记忆信封——每走一步，就封好一只信封交给模型，里面只装这一步该看的东西。
一只信封里通常装四样：锚，也就是用户会话的原始目标；从台账里投影裁剪出来的当前进展（集）；上游意图识别得出的结论；以及从经验库召回的相关教训。需要时还会附上必要的机械态。组装好这一包，模型在这一步就既知道要去哪、走到了哪，又知道前人在类似处栽过什么跟头。装进信封的是叙事内容，是供模型理解的语义；程序据以分支的控制信号走另一条通道，不进信封。
使用说明
记忆信封要防的，是长链路里的两类失真。一类是目标漂移：执行链路从入口接到原始请求，一路经过推理、行动、任务规划，信息向下传递时不断被加工扩写或压缩。如果上下文只是把上一步的输出当下一步的输入，单程链式传下去，路径一长，原始目标的占比就会被稀释。到任务规划阶段，喂给模型生成计划的可能已经主要是推理过程里的思绪，用户真正要的反而只剩一点。最典型的情形是用户在新一轮里只回了"继续"两个字，模型若拿不到锚，要么理解不了什么是"继续"，要么按自己的理解直接乱做。把锚固定封进每一只信封，这一类失真就被挡住了。
另一类是上下文撑爆。台账即便已经是蒸馏后的进展纪要，链路一长仍会堆出很长的内容，不可能把全量塞进 prompt。记忆信封的办法是只在关键推理入口处做一次投影：根据当下要处理的场景，从台账里裁剪出一套临时工作集装进信封，而不是把所有历史一股脑倒给模型。
东方屹腾的薪资组搭建场景里能看清这只信封怎么用。任务被拆成几步，由不同的推理与行动环节接力完成。轮到某一步推理时，组装进 ReasonContext 的不是前面所有步骤的全部细节，而是裁剪过的关键里程碑加上始终在场的原始目标。前序步骤产出的细节大多与当前这一步无关，信封只保留与手头任务相关的关键成果，把这一步该看的内容挑好、封好后再交给模型。
何时需要
当你的 Agent 执行链路很长，每一步推理都要在原始目标、当前进展和过往经验之间取舍该喂什么给模型，而不是把整段历史无脑拼进 prompt。它装的内容来自锚、账、集，调用的源头横跨分层记忆 L1/L2/L3，而封信封这个动作本身可以理解成意图即编译的下游一环。