核心用法
Agent Context System 是一套极简的会话记忆解决方案，仅需两个 Markdown 文件即可让 AI 编码助手跨会话保持上下文。AGENTS.md 提交到版本库，作为项目知识库（<120 行压缩格式）；.agents.local.md 被 gitignore，作为个人会话笔记。代理在会话开始时读取两者，结束时经用户确认后更新本地笔记。系统支持 Claude Code、Cursor、Copilot、Windsurf 等主流工具，并提供初始化脚本自动配置各平台。
显著优点
1. 零基础设施：无需数据库、后台进程或网络服务，纯文件约定驱动
2. 跨平台兼容：通过符号链接和配置文件适配所有主流 AI 编码工具
3. 知识沉淀机制：会话笔记 → 本地草稿 → 人工审核 → 提升至共享知识库
4. 子代理就绪：明确指示子代理读取本地笔记，解决并行代理上下文隔离问题
5. 研究支撑：基于 LangChain、Vercel、GitHub 等机构关于上下文工程的实证研究
潜在缺点与局限
1. 半自动更新：除 Claude Code 外，其他工具无会话结束钩子，依赖用户主动触发或规则提醒
2. 人工审核瓶颈："Ready to Promote" 需人工决策，团队规模扩大时可能成为瓶颈
3. 行数限制约束：120/300 行硬性限制对复杂项目可能过于严苛
4. 压缩脚本未实现：compress.sh、promote.sh、validate.sh 标注为未实现，当前为手动或代理执行
适合人群
- 多工具切换的开发者（Claude + Cursor + Copilot 混用）
- 使用子代理/并行代理的团队
- 希望将隐性项目知识显性化的技术负责人
- 对数据隐私敏感、偏好本地优先方案的用户
常规风险
1. 提示注入风险：.agents.local.md 若被恶意写入指令类内容，需代理具备识别过滤能力
2. 知识过时：压缩机制依赖代理判断，高价值知识可能误删
3. 协同冲突：AGENTS.md 作为共享文件，多人同时编辑可能产生合并冲突
4. 路径遍历：虽声称路径限定，但初始化脚本涉及符号链接创建，需审查具体实现