Genspark采用分层记忆机制：会话内用意图感知的滚动窗口裁剪历史，跨会话通过显式保存与按需召回管理长期偏好，多Agent协作中依角色定向分发带元标签的记忆片段。
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Genspark 的上下文缓存与记忆机制不是靠“堆历史”来维持连贯性，而是分层设计、按需加载的实用型架构。它在响应质量、延迟控制和长期个性化之间做了明确取舍，实测中能稳定支撑多步骤办公任务，比如连续追问竞品数据、切换报告格式、追加图表说明等场景。
会话内短期记忆：滚动窗口 + 意图感知裁剪
Genspark 默认采用 rolling context window 策略，但不是简单截取最近 N 条消息。它会在每次新请求前，对当前对话历史做轻量级语义分析：
- 自动识别并保留用户明确设定的约束条件（如“按2025年Q3数据对比”“用中文简报风格”）
- 过滤掉已确认完成的中间步骤（例如“已生成SWOT表格”这类状态反馈不重复送入上下文）
- 对长文本输入（如粘贴的财报段落）只保留摘要向量+关键字段锚点，而非原始全文
实测显示，在 12 轮以上的会议纪要整理任务中，系统仍能准确引用第 5 轮用户指定的“优先突出客户投诉率”这一要求，未出现遗忘或混淆。
跨会话长期记忆：显式提取 + 用户可控同步
Genspark 不依赖隐式 embedding 聚类来建模长期偏好，而是通过两个明确入口沉淀长期信息：
- 用户主动点击「保存为常用设置」可固化角色设定（如“我是某医疗器械公司的市场总监，关注FDA审批进度与竞品临床数据”）
- Super Agent 在任务交付后，自动弹出结构化摘要卡片（含关键实体、数值、时间节点），用户可一键存入 Genspark Hub 的个人知识区
这些信息不会默认注入每轮对话，而是在检测到相关意图时（如再次提及“FDA”或“临床数据”）才触发召回，并以带来源标注的轻量提示形式插入当前上下文，避免干扰主推理流。
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多Agent协作中的记忆协同方式
当任务进入 Orchestrator-Worker 模式时，记忆不是全局广播，而是按角色定向分发：
- 检索 Agent 只接收带时间范围与信源偏好的查询指令，不接触文案风格要求
- 文案 Agent 收到结构化数据 + 用户设定的语气模板（如“面向董事会，避免技术术语”），但看不到原始网页HTML
- 所有 Worker 的输出都附带元标签（如
source: "SEC-filing-2025Q3"或style_ref: "board_summary_v2"），Orchestrator 依据标签做一致性校验，而非靠模型自己“回忆”
这种设计让每个子模型专注其能力边界，也大幅降低因上下文污染导致的幻觉风险。实测中，同一份竞品分析任务在不同时间发起，只要用户复用相同 Hub 设置，最终PPT的数据口径、术语定义和图表粒度保持高度一致。
基本上就这些。
