微软提出 Fork-and-Flush 清空聊天历史提升 Agent 表现
微软研究院一项研究发现,长时运行的研究型 AI Agent 会因累积的对话上下文困在局部解区域,增加算力也难以突破。研究者提出 Fork-and-Flush 方法:Agent 分裂出 K 个并行分支,每个分支清空对话上下文但保留工作区与已生成文件,最后保留最佳分支。在 13 项长时任务上,该方法在相同算力预算下取得 0.78 的归一化平均分,单次运行为 0.47,best-of-4 为 0.54,相对提升 66.0% 和 44.4%。