APUS AI开源Reflex Agent：响应速度超Claude Code三倍，实现真正无限上下文

封面为AI生成的主题示意图，非新闻现场照片。

10月13日，APUS AI（麒麟合盛网络技术股份有限公司）正式宣布开源其Personal Agent产品——Reflex Agent。该项目基于自研的开源决策模型Reflex构建Harness，并结合Continuum记忆引擎，旨在通过模型驱动核心控制逻辑，实现更高效的决策与长周期任务执行。据APUS AI实验室实测数据，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。这一显著的性能提升源于其独特的“循环工作（Loop Working）”机制，即由决策模型负责路由、技能选择、结果审查及执行监督，推动任务按“决策—执行—反馈—再决策”的闭环持续向前。与主要依赖代码和提示词的传统方案不同，Reflex Agent强调Agent不仅需回答问题，更要围绕用户目标持续行动。该架构通过模型承担决策工作，有效提升了复杂场景下的任务处理能力。在记忆能力方面，Reflex Agent结合Continuum记忆引擎，具备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、以及无损输入让历史信息以原始内容参与决策的能力。这使得Agent能在长周期任务中按需检索并调用历史信息，大幅减少了对压缩摘要的依赖，为实现真正的“无限上下文”提供了技术支撑。这里的无限上下文并非指突破单次模型调用的输入长度限制，而是确保Agent的记忆与任务周期不再受限于单次窗口。此次开源是APUS AI探索Loop Working理念、构建Personal Agent的重要一步。Reflex Agent采用MIT协议开源，并提供桌面端、Web及SDK等多种形式，开发者可直接体验、复现并扩展该框架。目前，Reflex Agent的项目地址已公开为https://github.com/APUS-AI-Lab/APUS-Reflex-Agent，其核心决策模型Reflex亦可从Hugging Face平台获取，地址为https://huggingface.co/apus-ailab/APUS-Reflex。APUS AI表示，此次开源标志着其在个人智能体领域的重要进展，未来将继续优化决策模型与记忆引擎，推动Agent在实际应用中的效率与能力进一步提升。