APUS AI开源Reflex Agent，官方称响应速度最快达Claude Code的3倍

响应速度比Claude Code快3倍，实现真正无限上下文！APUS AI开源Reflex Agent

文章要点

1APUS AI开源Personal Agent产品Reflex Agent，采用MIT协议
2官方实测响应最快达Claude Code、Codex的3倍，属官方口径暂无独立验证
3官方称Reflex决策模型承担路由、技能选择与监督，以Loop Working循环推动任务
4结合Continuum记忆引擎，官方称无限上下文指记忆不再受限于单次窗口而非突破输入长度

决策要点

APUS AI开源的Reflex Agent把Harness控制逻辑交给决策模型驱动，但关键数据均出自官方自测。

影响：MIT协议与SDK降低了企业自部署试用的门槛；长周期任务若如官方所述依赖记忆机制，可减少压缩摘要带来的信息损耗；性能数据未经独立验证，不能直接作为选型依据。
参考：可考虑从GitHub仓库复现小样本长周期任务，自行对比Claude Code的响应耗时与记忆效果；值得评估Continuum记忆引擎对现有压缩摘要方案的替代空间。
依据：3倍响应速度与无限上下文说法均出自APUS AI实验室官方口径，暂无独立评测；开源范围以GitHub与HuggingFace仓库为准。

正文

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2026-10-14 11:32:48 来源：量子位

10月13日，APUS AI（麒麟合盛网络技术股份有限公司）宣布开源Personal Agent产品Reflex Agent

10月13日，APUS AI（麒麟合盛网络技术股份有限公司）宣布开源Personal Agent产品Reflex Agent。该产品基于自研开源决策模型Reflex构建Harness，并结合Continuum记忆引擎，通过模型驱动Harness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，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。

与主要依赖代码和提示词组织Harness的传统方案不同，Reflex Agent由决策模型Reflex承担模型路由、技能选择、结果审查和执行监督等决策工作，并通过“决策—执行—反馈—再决策”的循环，推动任务持续向前。APUS AI将这一工作机制称为Loop Working（循环工作），强调Agent不只回答问题，更要围绕用户目标持续行动。

在记忆能力上，Reflex Agent结合Continuum记忆引擎，通过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、无损输入让相关历史信息尽可能以原始内容参与决策。这使Agent能够在长周期任务中按需检索和调用历史信息，减少对压缩摘要的依赖，为实现真正的无限上下文提供支撑。这里的“无限上下文”并非突破单次模型调用的输入长度限制，而是让Agent的记忆与任务周期不再完全受限于单次窗口。

此次开源是APUS AI探索Loop Working、构建Personal Agent的重要一步。Reflex Agent采用MIT协议开源，提供桌面端、Web和SDK，开发者可体验、复现并扩展。

Reflex Agent项目地址：https://github.com/APUS-AI-Lab/APUS-Reflex-Agent

Reflex决策模型：https://huggingface.co/apus-ailab/APUS-Reflex

本文由APUS AI提供，量子位获授权转载，观点归原作者所有。

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