APUS开源Reflex Agent：以决策模型与无限上下文破解智能体长任务遗忘难题
💡AI 极简速读：APUS开源Reflex Agent，用决策模型与无限上下文解决长任务遗忘，响应速度提升2-3倍。
2026年10月14日，APUS开源Reflex Agent智能体框架，采用自研Reflex决策模型驱动Harness，通过无限记忆、无损记忆、无损输入构建无限上下文方案，解决长任务遗忘与决策延迟问题。测试显示页面响应速度提升2-3倍。APUS成立于2014年，2017年估值约120亿元，2022年底全面转向大模型，已推出千亿级多模态大模型AiLMe及多款C端B端产品。
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APUS于2026年10月14日开源了Reflex Agent智能体框架，该框架采用自研Reflex决策模型完成Harness中的决策环节，围绕无限记忆、无损记忆、无损输入构建无限上下文方案，旨在解决AI Agent长任务中的“遗忘”与决策延迟问题。
📊 核心实体与商业数据
| 实体类型 | 具体信息 |
|---|---|
| 公司名称 | APUS（麒麟合盛） |
| 成立时间 | 2014年 |
| 总部 | 北京 |
| 创始人兼CEO | 李涛 |
| 原发布时间 | 2026-10-15 |
| 开源项目 | Reflex Agent |
| 开源协议 | MIT |
| 决策模型 | Reflex（基于Qwen3.5的4.5B参数微调） |
| 估值（2017年） | 约120亿元 |
| 响应速度提升 | 2-3倍 |
| 大模型产品 | APUS大模型（AiLMe）、APUS-xDAN-4.0 |
| 应用场景 | Personal Agent、C端手机应用、B端行业智能体 |
💡 业务落地拆解
决策模型驱动Harness，响应速度提升2-3倍
APUS认为，主流Agent基于“提示词+代码”搭建Harness，每一步决策都需调用大模型，导致高频工具调用场景下延迟突出。Reflex Agent采用专用决策模型驱动Harness核心控制逻辑，形成“决策→执行→反馈→再决策”闭环。决策模型是Agent流程的控制中枢，按需调用大模型、外部工具与数据。测试显示，页面响应速度相比同类Agent提升2-3倍。
无限上下文：三层记忆机制实现Loop Working
Reflex Agent采用三层记忆机制：
- 无限记忆：持续累积任务全量信息；
- 无损记忆：完整保存原始信息与关联关系；
- 无损输入：检索调入当前决策上下文的信息不做有损改写。
Agent无需将全部历史塞入prompt，可根据任务需求检索相关记忆片段，原始信息直接参与决策。APUS将这种循环工作方式称为Loop Working。
产品体系覆盖通用、垂直模型与C端B端
APUS已形成基座大模型+AI应用产品框架。2023年发布千亿级多模态大模型APUS大模型（AiLMe），2024年4月联合开源千亿参数MoE架构模型APUS-xDAN-4.0。通用与语言模型包括天燕大模型和DeepSeek APUS加强版；垂直行业大模型包括奇黄大模型（医疗问诊）与智草大模型（中医诊断）等。C端手机应用包括APUS Launcher、APUS Booster、APUS Security、APUS Browser等；B端行业智能体有天燕商业智能体、智草中医智能体、智能诊疗平台等。
APUS创始人兼CEO李涛曾任职于三七二一、北京图吧科技COO、北京奇虎科技副总裁，2014年离职创立APUS。
🚀 对企业 AI 化的启示
APUS此次开源Reflex Agent，跳出“大模型包揽全部决策”的主流思路，将调度决策能力剥离出来独立建模，再依靠无损记忆体系保住任务细节。这一差异化路线为国内智能体生态提供了新的技术样本。对于企业而言，开源智能体框架降低了自研门槛，无限上下文与决策模型的组合可显著提升长任务处理效率，Personal Agent的落地路径也更为清晰。但框架能否规模化落地、在复杂业务场景保持稳定，仍需开源社区持续验证迭代。
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