用途：filesystem-context 用于基于文件的上下文管理、动态上下文发现，以及减少上下文窗口膨胀。核心思路是把上下文卸载到文件，按需即时加载，让智能体灵活存储、检索和更新远超单个上下文窗口容量的信息。
主要能力：
- 文件系统作为草稿本：把大体积工具输出写入文件，只返回摘要与文件引用，再用 grep 或按行读取提取相关片段。
- 计划持久化：把计划写入结构化文件，智能体可随时重读以重新对齐目标与进度。
- 子智能体通过文件系统通信：子智能体把发现写入文件，协调者直接读取，避免消息传递造成的信息损耗。
- 动态技能加载：静态上下文只保留技能名称与简述，任务需要时再读取完整技能文件。
- 终端与日志持久化：把终端输出同步为文件，用 grep 定向查询错误或特定命令。
- 通过自我修改学习：把用户偏好写入自身指令文件，后续会话自动加载。
使用方式：结合 ls、glob、grep 与带行范围的 read_file 进行上下文发现；文件系统搜索适合代码、API 文档等结构清晰的技术内容，可与语义搜索配合。
适用场景：工具输出超过约 2000 token、任务跨多轮对话、多智能体需共享状态、技能或指令超出系统提示容量、日志需选择性查询时。
限制：单轮即可完成、上下文能轻松放入窗口、延迟敏感或模型不具备文件系统工具使用能力时不宜使用。自我修改模式仍处早期，需要防护栏避免累积错误或矛盾指令。文件 I/O 会带来额外开销，草稿文件需清理以防无限增长。资料未提供具体收费、价格与平台信息。