面向高效长程 Agent 压缩的稳定几何与分歧任务证据

英文标题：Stable Geometry with Divergent Task Evidence for Efficient Long-Horizon Agent Compression

该论文关注长程 Agent 在持续交互中不断累积历史记录，从而推高上下文长度与推理成本的问题。研究指出，仅依据表示空间中的几何冗余进行压缩，并不足以保证压缩安全性。尽管 Agent 历史呈现出显著的低维特征，不同任务所需的证据可能存在分歧，因此压缩策略还需考虑任务相关信息。该结论提示开发者在设计 Agent 记忆压缩、上下文管理和长任务推理系统时，不能只依赖向量相似度或低维表示。

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