Agent 的上下文窗口就像人的短期记忆——全记住太贵，全忘掉太蠢。EpiContext 让 Agent 像生物细胞一样，动态决定"记住什么、忘掉什么"。
现代 AI Agent（如 Claude Code、Cursor）在执行任务时，每轮对话都会产生新的"记忆"——推理过程、工具调用、执行结果。这些记忆不断累积，形成越来越长的上下文历史。
这带来了一个两难：
| 策略 | 做法 | 问题 |
|---|---|---|
| 全记住 | 把所有历史都塞进上下文 | Token 成本爆炸，LLM 性能反而下降（"lost in the middle"） |
| 全忘掉 | 只保留最近几轮 | 关键信息丢失，Agent 忘记之前做过的决策 |
现有方法（压缩、摘要、检索）都在做"静态优化"——压缩一次、检索一次，然后就不再调整。但生物系统不是这样工作的。
你的每个细胞都有完全相同的 DNA（基因组），但不同细胞表现完全不同——神经细胞、肌肉细胞、皮肤细胞。这是怎么做到的？
表观遗传学的答案：DNA 序列不变，但基因的"开关"状态在动态变化：
- DNA 甲基化：给基因加上"沉默标记"，让它不表达
- 组蛋白乙酰化：给基因加上"激活标记"，让它高表达
- 这些标记根据环境信号不断调整
同一个基因组 → 不同的基因表达模式 → 不同的细胞功能
把 Agent 的上下文管理映射到表观遗传学：
| 生物学概念 | EpiContext 映射 |
|---|---|
| 基因组 (Genome) | Agent 的完整交互历史（不可变，全部保留） |
| 表观遗传标记 | 每条历史记录的"激活权重"（0=沉默, 1=激活） |
| 甲基化 (Methylation) | 降低噪声历史的权重（"这段试错过程已经解决了，不用再看了"） |
| 乙酰化 (Acetylation) | 提高相关历史的权重（"这个工具调用和当前任务方向一致，保留"） |
| 自然选择 | 适应度函数：任务成功 → 相关记忆被强化；任务失败 → 相关记忆被抑制 |
关键洞察：不是"记住 vs 忘掉"的二选一，而是"每条记忆都有一个动态的激活程度"。
当 Agent 花了 10 轮解决一个依赖冲突后，那些详细的试错日志对后续任务就是噪声。甲基化自动检测"进展很小"的历史片段，降低它们的激活权重，必要时用一句话摘要替代。
解决前: [Turn 5-15] 尝试 pip install A...失败...尝试 pip install B...失败...
甲基化后: [Summary] 经过 10 轮试错，通过升级 C 到 v2.0 解决了依赖冲突
Agent 通常有 20+ 个可用工具，但当前任务只需要 2-3 个。乙酰化分析当前任务方向，只激活相关的工具和历史上下文。
全部工具: [read_file, write_file, search_web, run_test, git_commit, deploy, ...]
乙酰化后: [read_file, write_file, run_test] ← 只保留代码编辑相关的
每条记忆的激活权重根据任务结果动态调整：
任务成功 → 参与的记忆权重 +δ
任务失败 → 参与的记忆权重 -δ
长期不用 → 逐渐衰减
v1 版本直接对所有任务使用表观遗传算子，结果反而不如简单的滑动窗口——因为简单任务根本不需要这么复杂的机制。
v2 版本引入了自适应策略切换：
前 10 轮: 使用滑动窗口（简单高效，够用）
10 轮后: 切换到 EpiContext（内容感知过滤，处理长上下文）
这就像开车：在小区里用一档（滑动窗口），上高速后换五档（EpiContext）。不需要全程用五档，也不需要全程用一档。
在 Harbor 框架的 5 个容器化任务上，对比 6 种上下文策略：
| 策略 | 平均轮数 | 平均 Token 数 |
|---|---|---|
| Full-Context（全记住） | 10.6 | 11,980 |
| Sliding Window（滑动窗口） | 8.7 | 4,665 |
| EpiContext v1（初版） | 12.5 | 13,791 |
| Adaptive EpiContext v2 | 3.8 | 1,153 |
Adaptive EpiContext v2 比 Full-Context 减少 90% token 消耗（p=0.022），减少 64% 轮数（p<0.001）。
在最复杂的任务（describe-image，20 轮图像分析）上，token 消耗从 43,600 降到 1,801（减少 96%）。
EpiContext/
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│ ├── epicontext/
│ │ ├── harbor_agent.py # EpiContext Harbor Agent (6 个变体)
│ │ ├── core.py # 核心框架 (ContextGraph, EpigeneticOperators, FitnessFunction)
│ │ └── agent.py # Agent 抽象层
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│ │ ├── run_harbor_experiments.py # 批量实验运行器
│ │ ├── retry_failed.py # 失败重试脚本
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├── harbor-framework/ # Harbor 评估框架 (第三方)
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└── docs/ # 构想文档
# 1. 进入 Harbor 目录
cd harbor-framework
# 2. 运行 EpiContext Agent
PYTHONPATH="../code:$PYTHONPATH" uv run harbor run \
-c examples/configs/job.yaml \
-p examples/tasks/hello-world \
--agent-import-path epicontext.harbor_agent:AdaptiveEpiContextAgent \
-n 1
# 3. 运行批量对比实验
PYTHONPATH="../code:$PYTHONPATH" uv run python ../code/experiments/run_harbor_experiments.py| 版本 | 判定 | 评分 | 核心问题 |
|---|---|---|---|
| v1 (5/11) | ❌ REJECT | 4/10 | 玩具模拟 + 虚假数据 |
| v2 (5/12 上午) | 7/10 | 数据反向 + 规模不足 | |
| v3 (5/12 下午) | 7/10 | 统计检验缺失 + 重复数据 | |
| v4 (5/13) | ✅ ACCEPT | 8/10 | 无重大问题 |
COLM 2026 接收概率: 70-80%