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解决 Claude Code/Codex 跨 Session 失忆:我们开源了长时上下文引擎

peefy · 2026-08-04 20:09 · 0 次点赞 · 0 条回复

大家好,最近我们团队开源了 OpenLoomi ( https://github.com/melandlabs/openloomi)。

作为一个高强度使用 Claude Code 和 Codex 的开发者,我一直有个很大的痛点:它们在单个 Session 里确实极其好用,但一旦切到新 Session ,之前讨论过的业务背景、架构决定和项目进度就经常接不上。每次都需要反复给它前情提要:“项目推进到了哪里”、“哪些技术方案发生了变化”,非常打断心流。

这也是我们做 OpenLoomi 想要解决的核心问题:如何让 Agent 拥有跨会话、跨平台,且能长期持续更新的上下文。

上下文远比一个 Context Window 更大

真实工作的上下文往往散落在聊天记录、邮件、文档、任务面板和代码仓库里,并且随时在变。比如:客户在邮件里提了需求,开会时改了细节,最后又在 Slack 里确认了新的交付时间。 如果只给 Agent 喂局部或历史切片信息,它很容易基于“过期状态”写代码或做规划。

因此,OpenLoomi 将模型窗口作为当前任务的“工作区”,而在窗口之外,持续在后台维护一份完整的工作状态——我们称之为 Holistic Context (全域上下文)

OpenLoomi 是怎么干活的?

简单来说,它会把跨会话、跨平台的零散碎片,自动归因到同一个实体下进行时间线追踪。

假设客户最初说周五交付,后来改到下周三。系统会将“下周三”更新为当前状态,同时保留这中间的演变过程。当新 Session 读取上下文时,Agent 不仅能拿到最新时间,还能追溯变化原因。如果遇到两条信息冲突且证据不足,系统会打上“争议标记”并交给人工确认。

底层主要依赖三个核心机制:

  • 适用范围归因 (Scope Attribution): 负责判断一条信息属于哪个任务、渠道或人物,把跨会话的碎片缝合到同一个实体。

  • 分层记忆与遗忘 (Tiered Memory): 将信息分为短、中、长期。高频重要信息常驻,失效或长期不用的信息逐渐退役,但变更记录依然可追溯。

  • 活体连接 (Living Connections): 动态学习实体关系。经常一起出现的客户、项目、决策,其关联权重会加强;反之则衰减。系统用得越久,召回的上下文越贴近你的真实工作流。

👉 查看更完整的内存架构文档

接入方式

我们希望更换 Session 或更换 Agent 工具后,长期工作状态能无缝流转。 目前 OpenLoomi 可以直接调用 Claude Agent SDK, Codex CLI, OpenCode 等作为执行器。同时,Claude Code 和 Codex 也能通过插件直接接入 OpenLoomi ,如果你使用其他 Agent, 也可以通过 Skills 方式接入,共享同一份 Memory 、连接器数据和任务状态。

👉 插件文档

👉 Skills 文档

👉 Agent Runtimes 运行时文档

最后

我们希望 OpenLoomi 能为各种 Agent 提供一个稳定、可长期维护的“外脑”。让 Agent 每次启动时,都清楚当前状态、历史变更以及接下来的 action 。

GitHub 仓库求 Star / PR: 🔗 https://github.com/melandlabs/openloomi

想和大家交流一下,平时各位在使用 Claude Code/Codex 等工具做中长期项目时,都是怎么处理跨 Session 上下文丢失问题的?欢迎在评论区分享你的工作流。

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作者: peefy
发布: 2026-08-04
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