上周五晚上，我在公司用 Claude Code 调了一个小时的部署脚本，Agent 帮我定位了问题、改了三个文件、跑通了测试。周六早上我打开家里的笔记本，想继续收尾——打开终端，Claude Code 启动，干干净净，什么都不记得。
我得重新描述问题、重新贴日志、重新解释上下文。那种感觉，就像你跟一个同事讨论了一下午方案，第二天他失忆了。
这不是某个工具的 bug。这是当前所有 AI Agent 的共同困境：Agent 的记忆被钉死在了设备上。
桌面和云端，为什么是割裂的
先看一个事实：桌面 Agent 和云端 Agent 各自有明确的能力边界。
| 能力 | 桌面 Agent | 云端 Agent |
|---|---|---|
| 读写本地文件 | 原生支持 | 需要额外桥接 |
| 操作 IDE / 终端 | 直接控制 | 无法触及 |
| 联网搜索 / API 调用 | 受限 | 原生支持 |
| 长时间后台运行 | 受设备限制 | 天然擅长 |
| 多步骤复杂编排 | 依赖本地资源 | 弹性扩展 |
这个分工本身没问题。问题在于：当你在桌面和云端之间切换时，上下文断了。
你在 Cursor 里让 Agent 理解了项目架构，切到 ChatGPT 问一个相关问题，得从头说起。你在 Manus 上跑了一个调研任务，想把结果交给本地 Claude Code 继续执行，只能复制粘贴。
本质上，每个 Agent 都是一座孤岛。
核心观点：这不是调度问题，是上下文漫游问题
很多人讨论桌面 Agent 和云端 Agent 的协同时，思路是"任务调度"——系统自动判断哪些子任务在本地跑、哪些上云。
我认为这搞反了。
用户真正需要的不是一个智能调度器，而是 上下文的连续性。无论我在哪台设备、用哪个 Agent，它都知道：
- 我是谁，我的习惯和偏好
- 我正在做什么，做到了哪一步
- 它能用什么工具，有什么权限
这就是我说的 Agent Context Roaming（Agent 上下文漫游）。
就像手机的漫游——你从北京飞到上海，不需要换号码、不需要重新注册，网络自动切换，通话不中断。Agent 也应该如此：换设备、换 Agent，上下文自动跟随。
三层漫游模型
要实现上下文漫游，需要把 Agent 的上下文拆成三层，每一层都与设备解耦：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 用户 (User Identity) │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 记忆层 │ 我是谁、偏好、历史决策 │
│ │ Memory │ → 跨设备持久化 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ 任务层 │ 当前任务、进度、中间产物 │
│ │ Task │ → 可恢复、可迁移 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ┌──────▼──────┐ │
│ │ 能力层 │ 工具集、权限、配置 │
│ │ Capability │ → 按环境自动适配 │
│ └─────────────┘ │
│ │
├──────────┬──────────┬───────────────────────┤
│ 笔记本A │ 手机 │ 云端 Agent │
│ 桌面Agent │ 对话Agent │ 后台 Agent │
└──────────┴──────────┴───────────────────────┘
记忆层：Agent 认识你
记忆层存储的是用户画像和长期偏好：你的代码风格、常用技术栈、项目背景、沟通习惯。
现状：Claude Code 用 CLAUDE.md 和 memory/ 目录做了本地持久化；Cursor 有 .cursor/rules；ChatGPT 有 Memory 功能。但这些记忆都各自为政，不互通。
理想状态：记忆层应该是一个跟着用户身份走的独立服务。你登录任何 Agent，它自动加载你的记忆。不是每个工具各存一份，而是一份记忆、多端同步。
任务层：Agent 知道你在做什么
任务层是最痛的一环。一个任务往往跨越多个会话、多个设备、多个工具。但目前大多数 Agent 的任务状态和会话生命周期绑定——关掉窗口，任务状态就没了。
现状：部分工具开始探索任务持久化。Claude Code 有 task list 但仅限单会话；Manus 的云端任务可以后台运行但无法交接给本地工具。
理想状态：任务状态独立于会话存在。你在公司电脑上开始的任务，回家打开笔记本能继续。Agent 不只是"记得你问过什么"，而是"知道你正在做什么、做到了哪一步、中间产物在哪"。
实现边界：体验上是漫游，机制上其实是 checkpoint/restore + 能力协商。任务能否在目标端恢复，取决于该端是否支持当前所需的原子执行能力。不是所有任务都能无缝接续，不支持时只能降级或暂停。
能力层：Agent 知道它能做什么
能力层定义了 Agent 在当前环境中可以调用的工具和拥有的权限。
现状：MCP（Model Context Protocol）正在标准化工具层。一个 Agent 通过 MCP 可以声明和发现工具能力。但 MCP 目前主要解决的是"单个 Agent 连接多个工具"，还没有解决"多个 Agent 共享能力描述"的问题。
理想状态：能力层按环境自动适配。同一个用户的同一个任务，在桌面环境自动获得文件读写能力，在云端环境自动获得联网和长时运行能力。Agent 不需要用户手动配置——它知道自己在哪个环境里，能做什么。
技术思路：现有工具走到了哪一步
各家工具在三层漫游上的进展并不均匀：
| 工具 | 记忆层 | 任务层 | 能力层 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | 本地 memory 文件 | 会话内 task list | MCP 支持 |
| Cursor | .cursor/rules | 无持久化 | 内置工具 |
| ChatGPT | 云端 Memory | 会话可恢复 | Plugins / GPTs |
| Manus | 无 | 云端任务持久 | 云端沙箱 |
| Devin | 项目级上下文 | 云端任务持久 | 云端全栈环境 |
可以看到，没有一个工具在三层上都做到了"漫游"。有的记忆在云端但任务不跨设备，有的任务能持久但记忆不互通。
要真正实现上下文漫游，有几个技术方向值得关注：
1. 记忆层标准化
需要一个开放的、与具体 Agent 无关的记忆格式。不是每个工具自己定义 memory schema，而是像 vCard 对于通讯录一样，有一个通用的 Agent Memory 规范。用户的偏好、项目上下文、历史决策，可以在不同 Agent 之间导入导出。
2. 任务状态协议
任务需要一个独立的生命周期管理。一个可能的思路是：任务状态存在一个中间层（Gateway），桌面 Agent 和云端 Agent 都通过这个中间层读写任务状态。任务不再属于某个会话，而是属于用户。
3. MCP 的进化
MCP 已经解决了"一个 Agent 连接多个工具"的问题。下一步是"多个 Agent 共享同一个能力注册表"——当任务从桌面迁移到云端时，Agent 能自动发现新环境中可用的工具，并无缝衔接。
最终的理想状态
想象一个场景：
你在公司用桌面 Agent 写了半个功能，下班前说"剩下的测试用例帮我在云端跑完"。云端 Agent 接手，知道你改了哪些文件、为什么这么改、测试要覆盖什么场景。晚上你在手机上收到通知：“测试全部通过，有两个 edge case 我额外补了，你明天看一下。“第二天到公司，打开电脑，Agent 已经准备好了 diff 和说明。
在这个场景里，你没有复制粘贴过一次上下文。你没有重新解释过一次背景。你只是在不同设备上继续工作，就像同一个同事一直在你身边。
这才是桌面 Agent 和云端 Agent 协同的理想方式——不是谁调度谁，而是上下文跟着人走。
我们离这个理想还有距离。但记忆层的持久化、任务状态的独立化、能力层的标准化，这三条路已经有人在走了。谁先把三层打通，谁就定义了下一代 Agent 体验。
你在多设备使用 AI Agent 时遇到过什么割裂的体验？欢迎留言讨论。