An Architecture for Long-Horizon Agents: Levels, Ticks and Cascaded Intelligence

该架构用按时间尺度组织的有界摘要保存线程，以 clocked tick 驱动动作，并在审查失败后才把工作升级给更强模型。十天活动里，代理每天只需一次人工关注，仍能跨上下文重置和会话边界复现一个已发表强化学习结果；早期写入的运行知识在不改权重时改变了后续行为。实证规模仍是单个活动，但它把长期记忆、调度和级联推理放到了 harness 的持久层，而不是模型上下文里。