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APUS开源Reflex Agent：响应速度提升3倍，支持无限上下文
APUS AI正式开源个人智能体Reflex Agent。该产品由自研决策模型驱动核心控制逻辑，并引入Continuum记忆引擎突破单次窗口限制。实测响应速度最快可达Claude Code的3倍，全面支持长周期任务执行。
10月13日，APUS AI（麒麟合盛）宣布开源个人智能体产品Reflex Agent。
该产品基于自研开源决策模型Reflex构建控制架构（Harness），并结合Continuum记忆引擎，通过模型自主驱动控制逻辑，实现更高效的决策与长周期任务执行。
据APUS AI实验室实测数据，Reflex Agent在相关测试场景中的响应速度最快可达Claude Code、Codex等主流智能体的3倍。
传统智能体方案通常依赖硬编码脚本和提示词工程来组织控制逻辑，Reflex Agent则由决策模型Reflex直接承担模型路由、技能选择、结果审查和执行监督等任务。通过“决策—执行—反馈—再决策”的闭环，推动复杂任务持续向前推进。APUS AI将这一工作机制定义为Loop Working（循环工作模式），核心在于让智能体围绕用户目标主动且持续地采取行动，而非仅仅停留在问答交互。
在记忆管理层面，Reflex Agent搭载了Continuum记忆引擎，具备三大特性：
- 无限记忆：持续积累全流程任务信息；
- 无损记忆：保留原始内容及其深层关联；
- 无损输入：在后续决策中尽可能以原始信息参与计算。
这种机制使智能体在应对长周期任务时，能够按需精准检索并调用历史上下文，大幅降低对高失真压缩摘要的依赖。APUS AI强调，这里的“无限上下文”并非单次模型推理突破了物理Token长度上限，而是通过记忆体系与任务流解耦，让智能体的任务周期彻底摆脱单次窗口容量的桎梏。
目前，Reflex Agent已采用MIT协议全量开源，并同步提供桌面端、Web端及SDK支持，方便开发者二次开发与能力扩展。
相关开源资源已上线：
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