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标签：AdaCoM×
6月16日
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6月9日
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04:53rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选
一篇新论文提出 AdaCoM，通过一个独立的小模型来清理和组织 Agent 的上下文，从而提升其在长任务中的表现，无需重新训练 Agent 本身。AdaCoM 在 Agent 每一步行动前，对任务历史进行重写、合并、剪枝或保留，然后让原始 Agent 基于清理后的上下文行动。与简单摘要不同，AdaCoM 能学习不同 Agent 需要何种上下文——强 Agent 可保留更多原始历史，弱 Agent 则需要更简洁的笔记。在网页搜索和深度研究任务上，AdaCoM 将平均搜索性能提升了 39%。
论文AdaCoM上下文管理长任务Agent性能提升
推荐理由：做长任务 Agent 开发的团队终于有了一个不碰模型权重就能提升性能的方案——AdaCoM 用一个小模型当上下文管家，实测搜索任务提升 39%，值得在项目里试试。
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