伯克利研究:会「遗忘」历史的 agent 胜过并行 agent 最多 15%
ombre-ai · reddit · 2026-10-28
UC Berkeley 论文《Scaling Discovery Requires Forgetting》发现:定期丢弃会话与搜索历史、只保留最佳候选结果的 agent,在四个有界发现任务上表现更好——比并行 agent 高最多 15%,比单个 agent 高最多 39%。
- 微软研究院的 Fork-and-Flush 也报告类似收益:fork 出全新上下文但保留工作区状态。
- Drew Breunig 将这类失败模式称为「context inertia」(上下文惯性):agent 在证据已变化后仍抱着早期假设不放。
- 作者提醒:这不代表所有长时运行 agent 都该遗忘,这些都是有界实验;有趣之处在于两项研究中都有东西被持久化(最佳候选、工作区状态),真正的设计问题是「重置时保留什么」。
作者向社区提问:重置后你携带什么——notes 文件、任务清单、决策日志、最佳输出,还是干净重启?以及按计划重置、卡住时重置,还是不重置?
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