再次，通过ContextCompression（上下文压缩）与向量化记忆检索机制，系统能够在长时间运行过程中对历史对话进行压缩总结，并将重要信息转化为结构化记忆。当新的任务需要相关信息时，Agent可以通过关键词或语义检索方式提取相关记忆内容，从而在跨会话环境中保持分析逻辑的连续性。这一机制有效缓解了上下文窗口长度带来的限制，使系统能够在长期任务执行中保持稳定运行。

投研落地：SKILL按需调用，释放核心研究产能

在固定收益与宏观研究等结构化程度较高的投研场景中，大量研究工作本身具有明显的模块化特征。例如信息抓取、数据清洗、指标计算、图表生成以及报告排版等环节，都可以被拆解为相对独立