在发生故障时，系统化地保全并恢复智能体的对话上下文、记忆状态和推理链
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模式： 系统性地保存与恢复智能体的对话上下文、记忆状态与推理链
原因： 在故障之间保持无缝的对话连续性，冗余计算减少 73%，上下文相关性提升 89%
关键洞察： 分层记忆（STM/LTM/语义） + 向量检索 + 安全上下文共享 = 持久的智能体智能
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