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响应速度比Claude Code快3倍，实现真正无限上下文！APUS AI开源Reflex Agent

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TL;DR · AI 摘要

APUS AI开源Reflex Agent，响应速度达Claude Code的3倍，支持无限上下文。

核心要点

  • Reflex Agent响应速度是Claude Code的3倍
  • 采用Loop Working循环工作机制实现持续行动
  • Continuum记忆引擎支持无限上下文

结构提纲

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  1. §引言

    APUS AI宣布开源Reflex Agent并公布性能测试结果。

  2. ·核心机制

    Reflex Agent通过决策模型和Continuum记忆引擎实现高效任务执行。

  3. ›性能测试

    实测响应速度达Claude Code的3倍，支持长周期任务执行。

  4. ·记忆能力

    Continuum记忆引擎实现无损记忆和无限上下文支持。

  5. ›开源信息

    采用MIT协议开源，提供桌面端、Web和SDK。

思维导图

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  • Reflex Agent
    • 核心机制
      • 决策模型Reflex
      • Continuum记忆引擎
    • 性能优势
      • 3倍响应速度
      • Loop Working机制
    • 开源信息
      • MIT协议
      • 多平台支持

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#AI#开源#Agent#性能优化
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响应速度比Claude Code快3倍，实现真正无限上下文！APUS AI开源Reflex Agent

量子位的朋友们

2026-10-14

11:32:48

来源：

量子位

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10月13日，APUS AI（麒麟合盛网络技术股份有限公司）宣布开源Personal Agent产品Reflex Agent

10月13日，APUS AI（麒麟合盛网络技术股份有限公司）宣布开源Personal Agent产品Reflex Agent。该产品基于自研开源决策模型Reflex构建Harness，并结合Continuum记忆引擎，通过模型驱动Harness核心控制逻辑，实现更高效的决策与长周期任务执行。

据APUS AI实验室实测，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Agent的3倍。

与主要依赖代码和提示词组织Harness的传统方案不同，Reflex Agent由决策模型Reflex承担模型路由、技能选择、结果审查和执行监督等决策工作，并通过“决策—执行—反馈—再决策”的循环，推动任务持续向前。APUS AI将这一工作机制称为Loop Working（循环工作），强调Agent不只回答问题，更要围绕用户目标持续行动。

在记忆能力上，Reflex Agent结合Continuum记忆引擎，通过无限记忆持续积累任务信息、无损记忆保留原始内容及关联、无损输入让相关历史信息尽可能以原始内容参与决策。 这使Agent能够在长周期任务中按需检索和调用历史信息，减少对压缩摘要的依赖，为实现真正的无限上下文提供支撑。这里的“无限上下文”并非突破单次模型调用的输入长度限制，而是让Agent的记忆与任务周期不再完全受限于单次窗口。

此次开源是APUS AI探索Loop Working、构建Personal Agent的重要一步。Reflex Agent采用MIT协议开源，提供桌面端、Web和SDK，开发者可体验、复现并扩展。

Reflex Agent项目地址：https://github.com/APUS-AI-Lab/APUS-Reflex-Agent

Reflex决策模型：https://huggingface.co/apus-ailab/APUS-Reflex

本文由APUS AI提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

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