Codex正在酝酿新的长任务记忆机制，以解决上下文压缩带来的信息丢失问题，方案包括硬切上下文窗口、工作注释和历史记录查询。当上下文接近上限时，Codex将切换新窗口并留下交接注释，新窗口中的Agent可随时查询历史记录找回细节。
这一变化的关键是新增的_context工具，它让Codex实时感知上下文使用情况，在窗口快满时及时收束思路并备好交接材料，实现“上下文自知”能力。虽然该思路在开发者社区已有手动方案，但Codex能自主判断切换时机，标志着AI记忆管理从“无限上下文”转向“外部记忆”的新方向。