微软研究：清空聊天历史可帮助 AI 智能体找到更优解

微软研究院论文发现，长时间运行的 AI 研究智能体会因累积对话上下文陷入「思路盆地」，限制搜索空间。其提出的 Fork-and-Flush 方法将智能体分叉为 K 个并行分支并清空聊天上下文，在 13 个长任务（含多连块 packing、作业车间调度、密码分析等）上以同等算力取得 0.78 的归一化平均分，比单次运行高 66.0%、比 best-of-4 高 44.4%。