用途：协助查阅 RUC-NLPIR/Awesome-Long-Horizon-Agents 仓库，该资源是长时程 AI 智能体领域的综述与精选论文清单，对应论文 Towards Long-Horizon Agents: A Survey。
主要能力：提供三层形式化定义（H1 单上下文约分钟级、H2 跨上下文小时至天级、H3 跨任务开放式），梳理从提示工程到运行时框架的演进时间线，并按技术方向与任务领域组织论文、基准与评测框架。核心公式为 Agent = π_θ ⊕ H（基础策略 + 框架）。
内容结构：两大支柱为外部化框架工程（循环、记忆、工具、编排）与内部化模型优化（训练、强化学习、自演化）。涵盖 ReAct、Chain-of-Thought、Tree of Thoughts 等基础；Reflexion、Voyager、AutoGPT 等循环模式；RAG、RAPTOR、MemGPT 等记忆方案；MCP 工具集成、验证机制，以及软件工程与计算机操作等应用。
使用方式：资源主要为 Markdown 文档，非可执行代码，可克隆后作为研究参考与阅读清单：git clone https://github.com/RUC-NLPIR/Awesome-Long-Horizon-Agents.git，cd Awesome-Long-Horizon-Agents。
适用场景：研究智能体技术、对自身实现做分类，或按能力领域查找相关论文与评测基准。
限制：仓库以文档与链接为主，不提供运行环境或保证可执行；涉及的具体价格、平台与效果暂未提供；示例代码仅作示意。