Activity Frames: Deterministic Screen-Activity Compilation for Agent Memory and Replay
活动框架：用于 Agent 记忆与回放的确定性屏幕活动编译
🧭 Agent 记忆压缩与成本归因
Independent Researcher
将屏幕操作编译为缓存友好的结构化记忆，使 Agent 以极低 token 开销准确回答用户日常行为问题并量化例程成本
📌 工作参考价值（4 点）
- 用户行为记忆与复用：在电商运营、广告优化等 Agent 辅助场景中，可通过被动屏幕捕获将运营人员的操作流（选品、调价、搭建计划）编译成结构化记忆块，替代 LLM 摘要，减少重复推理的 token 消耗，提升 Agent 对上下文的理解准确率。
- 零模型回放降低延迟与成本：已编译的例程可在命中时直接确定性回放，无需模型调用，实现零 token 自动化。适用于高频、重复的标准化操作（如日常报表拉取、状态检查），推动 Agent 行为从“再生”到“复用”的范式转变。
- Agent 成本归因与价值量化：引入 Routine Overhead Ratio (R) 与可委派重复率 (h)，可前置衡量将人工操作交给 Agent 的 token 放大倍数与复用上限，指导决策哪些流程适合自动化、预期收益如何，为 Agent 投产提供量化依据。
- 工程实现借鉴：采用无模型、确定性的分段编译器，输出 byte-identical，可缓存、可审计，适合在隐私敏感或需要严格复现的零售、金融场景落地，且内存占用极低（86× 压缩，数十毫秒处理完整日屏采集）。