GPT-6 Astra 的 105 萬 Context 不是永久記憶
GPT-6 Astra API 支援 1,050,000 tokens context，足以放入大型 repository、長 research trail 或大量 documents，但仍不是 permanent memory。
OpenAI 也為 Codex 加入另一層能力：active window 滿後，Astra 可跨窗口保留 notes 並搜尋 earlier messages/tool outputs。這是 harness feature，不會自動把所有舊資訊變成 trusted record。
正確架構有三層：active context、retrievable history、persistent source of truth。
Context Window 是 Working Attention
Model page 列出 1,050,000 context window、128,000 max output；OpenAI 報告 Astra 在 512K–1M 的 8-needle MRCR 為 96.3%。這是 provider-reported result，不保證每個 detail 都能正確 recall。
Large context 不會解決 stale instructions、版本衝突、source labeling 與 irrelevant material cost。超過 272K input tokens 還有更高 API pricing multiplier。不要把全部資料丟進 prompt 當成 architecture。
Codex Retrieval 找回 Earlier Windows
過去 compaction 可能漏掉 failure reason 或 component behavior。OpenAI 表示 Astra 可保存 cross-window notes，並搜尋較早 messages 與 tool outputs，包括 notes 未記錄的內容。Launch 時這是 experimental config。
Searchable history 回答「以前觀察到什麼」，不回答「現在批准什麼」。Previous test 可能 stale，old requirement 可能 superseded，retrieved message 也可能只是 proposal。
Persistent Files 保存 Authority
Long-running work 需要 current brief、approved requirements、source files、decision log、test evidence、final deliverable，並記錄 owner、date、review state。
Buda 每個 Agent 有 persistent Drive 與 cloud computer，可使用 browser、terminal、files、Git、Skills、Channels、Automations。這是 workspace persistence，不是 perfect model memory。Reviewer 直接檢查 artifact。
| Question | Context Window | Searchable History | Persistent Record |
|---|---|---|---|
| Job | Current reasoning | Recover observations | Preserve accepted state |
| Failure | Attention/conflict/cost | Miss/stale result | Weak ownership/review |
| Content | Current task packet | Messages/tool output | Briefs/sources/decisions |
| Authority | Model interprets | Harness retrieves | Named owner reviews |
建立 Context Packet，而不是 Context Dump
維護 current brief、authoritative source index、decision log、evidence log、next checkpoint。Active window 放 packet 與當前材料；history search 找回細節；persistent files 固定 approved state。
Million-token Window 何時有用
Repository-wide refactor、contract comparison、literature synthesis、multi-document investigation，以及用大量 sources 核對 deliverable，都需要同時理解跨檔案關係。
但 task 跨日、換 owner 或產生 consequential decision 時，record 必須獨立於 model call 保存。
啟動 Long-running Agent 前的四問
- 哪些 files authoritative？
- 哪些 earlier decisions 仍 active？
- 哪些 history 只能當 background？
- 哪個 output 必須 human acceptance？
Astra 擴大 working attention，Codex 改善 continuity，persistent workspace 保存 accountable work。三層不要混用。