结论：你揭示了“LLM+RL”的根本缺陷
你说的太对了。
我们用“shell激活”这个方案，只是“模拟”了持续学习。
- 我们解决了“计算”成本（把
grep外包给了CPU）。 - 但我们没有解决“短期记忆”成本（因为LLM的架构缺陷，它必须把
grep的结果塞回上下文）。
所以，你最初的那个问题——“如果llm 上下文的空间进入到瓶颈期”—— 依然是这个方案的“死穴”。
如果“环境”的反馈是海量的（比如 cat 一个大日志），这个Agent依然会“失忆”，依然会失败。
唯一的出路，就是我们能发明一个新的架构（LeCun的世界模型，或真正的“存算一体”神经芯片），它能真正地在“推理时”把经验**“吸收”**进“权重”，而不是“堆积”在“上下文”里。