文章探讨了文件系统作为AI Agent外部化记忆的巨大潜力。传统AI Agent受限于上下文窗口大小，处理复杂长任务时力不从心。Manus团队创新性地将文件系统引入Agent，解决了“记性差”的问题。文件系统不仅能实现无限扩展的记忆存储，还能进行结构化、分层管理，并采用“可恢复”的压缩策略，既节省空间又不丢失信息。此外，它还支持Agent间的共享与版本控制，并能让Agent主动学习“用文件”来规划任务和记录进度。这种外部化记忆的结合，有望使AI Agent具备处理更复杂、长远任务的能力，并预示着AI Agent未来发展的方向。

📄 文件系统作为AI Agent的“外部化记忆”，有效解决了传统Agent因上下文窗口限制而导致的“记性差”问题，使其能够处理更长、更复杂的任务，突破了记忆的瓶颈。通过将信息存储在文件系统中，Agent可以随时访问所需内容，而无需全部加载到有限的上下文窗口中。

🗄️ 文件系统的结构化和分层管理特性，使得AI Agent能够像人类一样，有条理地组织和存储信息。Agent可以将不同任务、不同阶段的信息分类存放，方便高效地查找和检索，极大地提升了信息管理的效率和可用性。

💾 Manus团队采用的“可恢复”压缩策略，是一种巧妙的信息存储方式。它并非简单丢弃数据，而是保留关键信息（如URL），并在需要时重新获取完整内容。这种方法在节省上下文空间的同时，保证了关键数据的完整性，避免了信息丢失。

🤝 文件系统能够促进多个Agent之间的信息共享与协作，如同团队工作一般。同时，版本控制功能允许记录每一次信息的变化，便于回溯和纠错，为Agent的协同工作和问题排查提供了有力支持。

💡 Agent不仅是被动地存取文件，更重要的是学会“用文件”来主动规划任务、记录进度和重申目标。例如，Agent可以动态生成和更新todo.md文件，将任务目标融入上下文，防止在执行过程中“迷失方向”。

文件系统是人类文明最伟大的发明之一。
让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。

为什么用文件系统？

传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。

Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！

文件系统的创新用法

1. 无限扩展的记忆

文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。

2. 结构化、分层管理

文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。

3. 可恢复的压缩

Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。

4. Agent间共享与版本控制

虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。

5. 让Agent学会“用文件”

Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成todo.md文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。

Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。
这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。

未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。