构建 AgentOS：从令牌级上下文到涌现的系统级智能

大语言模型正从静态推理引擎向动态自主认知系统转型。针对微观令牌处理与宏观系统智能间的理论断裂，本文提出 AgentOS 框架，将 LLM 重定义为受操作系统逻辑支配的“推理内核”。其核心是深度上下文管理，将上下文窗口概念化为可寻址语义空间而非被动缓冲区。通过引入语义切片和时间对齐机制，缓解多智能体协作中的认知漂移，并将内存分页、中断处理等经典 OS 抽象映射至 LLM 原生结构，为构建可扩展的自我进化认知环境提供路线图。