字节CoE论文：保留完整尝试历史反而比压缩更省钱

AGI Hunt · wechat · 2026-08-31

字节跳动提出 Chain-of-Experience 方法，探索 Agent 在迭代求解中如何处理历史尝试。直觉上压缩历史更省上下文，但实验发现，保留完整尝试历史和反馈信号（不压缩）在 8 个模型 6 个基准测试中平均正确率达 71.0%，优于不带反馈的迭代求解（66.8%）。虽然增加了上下文长度，但收敛速度加快，总 API 成本反而降低了 19%。研究指出，“走错路”的反馈信号比单纯的结果摘要更有价值，印证了“多即是少”的上下文管理策略。