微软研究发现清除聊天历史可帮助 AI 智能体找到更优解

微软研究院发现，长期运行的 AI 智能体常因积累的对话上下文陷入“想法盆地”，导致性能停滞。研究提出的 Fork-and-Flush 方法通过并行分支并清除聊天历史（保留工作区文件），在相同算力预算下将归一化平均得分从 0.47 提升至 0.78，相对提升 66%。