骡子快跑默认上下文窗口为128K Token，采用“主记忆+本地记忆”双层结构扩展记忆长度，支持计算机模式锚定记忆与超级智能体联邦记忆调度，并可通过设置面板实时查看及调整记忆配置。
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如果您在使用骡子快跑（mulerun）过程中发现长对话历史无法完整保留、跨轮次任务衔接出现信息丢失，或ai对前期设定的指令响应模糊，则可能是受限于其上下文窗口容量。以下是针对骡子快跑上下文窗口与最大记忆长度的具体说明：一、当前默认上下文窗口容量
骡子快跑采用动态上下文管理机制，其基础模型默认配置的上下文窗口为128K Token。该数值覆盖用户输入、系统指令、工具调用日志及Agent内部推理链的全部文本内容，不包含图像、音频等二进制数据。
1、该窗口大小已显著高于早期GPT-3.5的4K Token限制；
2、但低于部分实验性模型如Google Gemini 1.5 Pro所宣称的百万级Token支持能力；
3、实际可用长度受当前会话中嵌入的记忆摘要、SOP模板及多端同步元数据占用影响。
二、主记忆与本地记忆的分层结构
骡子快跑并非仅依赖单一上下文窗口维持长期状态，而是通过“主记忆+本地记忆”双层结构扩展有效记忆长度。主记忆用于存储提炼后的核心知识，本地记忆则保存原始交互片段，二者协同实现超窗口长度的信息延续。
1、每次交互结束后，系统自动提取关键实体、决策依据与用户偏好，压缩至≤2048 Token的主记忆块并持久化；
2、原始对话记录按时间戳存入本地记忆库，单条记录上限为64K Token；
3、当新请求触发相关主题时，主记忆块优先载入上下文，必要时按需拉取本地记忆中的匹配片段。
三、计算机模式下的上下文增强策略
在计算机模式中，骡子快跑启用外部工具调用与临时工作区机制，将部分长程依赖转移至沙箱环境，从而释放主上下文空间，变相延长有效上下文感知范围。
1、执行代码、处理表格或解析PDF时，原始文件内容不直接注入上下文，而是生成摘要与索引指针；
2、用户可手动触发“锚定记忆”功能，将某段对话永久标记为高优先级上下文锚点；
3、锚定点最多同时激活5个，总占用不超过16K Token，超出后按最近最少使用原则自动置换。
四、超级智能体模式的记忆调度逻辑
超级智能体模式下，骡子快跑启动联合进化记忆网络，通过分布式记忆索引与场景化召回策略，在不扩大单次上下文窗口的前提下，提升长周期任务的信息可追溯性。
1、所有用户行为被匿名化打标并上传至联邦记忆池，仅共享经脱敏与验证的记忆特征向量；
2、本地智能体收到请求后，实时比对联邦池中相似场景的记忆路径，并加载对应的知识节点；
3、该过程不增加当前会话Token消耗，但要求用户开启记忆协同开关且账户处于活跃状态。
五、查看与调整当前记忆配置的方法
用户可通过界面快捷入口实时查看当前会话已占用上下文长度、主记忆更新状态及本地记忆剩余容量，并支持手动干预关键参数。
1、点击右上角头像进入设置面板，选择“记忆与上下文”选项卡；
2、页面顶部显示实时统计：已用/128K Token｜主记忆版本v2.3.1｜本地记忆剩余47条；
3、下滑启用“精简历史”按钮，系统将自动归档非关键对话，释放最多32K Token空间；
4、高级用户可输入自定义Token限额值，最低允许设为32K，设置后立即生效且同步至云端虚拟机。
