SELFCOMPACT：讓模型自己決定何時壓縮 agent 上下文
研究者提出 SELFCOMPACT，讓語言模型自行決定何時、以何種方式壓縮 agent 軌跡，取代按固定 token 閾值觸發的定時壓縮。長軌跡中的思維鏈與工具呼叫會累積過時內容，干擾後續生成並最終撐爆上下文視窗，而固定間隔壓縮不關注軌跡結構，可能在推導或搜尋中途丟棄部分結果。該方案在推理階段引入兩個元件，其中之一是模型可主動呼叫的壓縮工具，用於總結已累積的內容。
把 agent 長軌跡的壓縮時機從固定 token 閾值改為模型自行判斷，直指固定間隔壓縮會打斷推導或搜尋的問題，對做長任務 agent 和上下文管理的開發者有參考價值。
原標題：Self-Compacting Language Model Agents
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