微软研究：清空上下文可提升智能体表现

微软研究院提出并测试了一种名为 Fork-and-Flush 的智能体上下文重置方法，用于解决长时间运行智能体陷入“idea basins”的问题。研究称，同一任务八次独立运行得分从 68.3 到 100.0 不等，增加算力也无法消除差距。 在相同算力预算下，Fork-and-Flush 的 min-max 归一化平均得分为 0.78，单次运行为 0.47，best-of-4 为 0.54；仅清空对话上下文而不分支，结果提升 22%。测试覆盖 13 项长时任务，包括多联骨牌拼装、作业车间调度和密码分析，智能体通过 GitHub Copilot CLI 使用 GPT-5.6-terra 和 GPT-5.5。上述效果均为微软研究团队的说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。