长程智能体跑着跑着,上下文被压缩,然后它开始重复劳动——重开文档、重新登录,多出大约5步。问题出在哪?
arXiv 上的一篇论文提出 PAIR,思路是:从同一个智能体状态出发,分别带着压缩和不带压缩继续跑,对比两条路径的差异。这样定位的是压缩本身造成的影响,而不是比较整条随机运行轨迹带来的噪声。
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病灶在哪
研究发现,有害的压缩会丢掉两类关键信息:一是尚未解决的任务条件,二是把已经读过的 API 规格缩成模糊描述。信息一丢,智能体只能回头重来——重开文档、重新登录,多出约 5 步。
PAIR 的做法是据此重写压缩提示词中对应的部分。智能体本身、压缩模型和工具都不改动,只调整提示词。
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