AI Agent 长任务中断、状态丢失、context 超限怎么办？拆解 Anthropic Managed Agents 的架构设计

Anthropic 最近发布了一篇工程博客，讲他们怎么重新设计 Agent 的底层架构。表面上是一篇基础设施文章，但背后的设计思路值得仔细看。

给模型打的补丁，会随着模型进化变成废代码

做 Agent 开发的人都遇到过这种情况：模型有某个行为问题，于是在框架层面加一段逻辑来绕过它。问题解决了，但这段逻辑就永远留在代码里了。

Anthropic 自己也遇到了这件事。他们发现 Claude Sonnet 4.5 在 context 快满的时候会提前放弃任务，表现得像是"时间不多了，赶紧收尾"——他们把这个现象叫做 context anxiety（上下文焦虑）。解决方案是在 harness 里加入 context reset 的逻辑，每隔一段就重置一次。

后来他们把同一套 harness 用在 Claude Opus 4.5 上，发现这个行为消失了。模型能力提升之后，context anxiety 不再出现，而那段 reset 逻辑就变成了没有意义的死代码。

这个例子说明一个更普遍的问题：。模型在进化，假设会过期，但代码不会自动失效。