Context Compression Software Engineering Agents Long-horizon Tasks In-Context Autoencoder
摘要

基于大语言模型的软件工程代理面临关键瓶颈:上下文长度限制导致复杂长程任务失败。一种有前景的解决方案是将上下文编码为连续嵌入而非离散令牌,以实现更密集的信息存储。本文应用近期提出的上下文自编码器进行此目的。虽然该方法在单次常识和代码理解任务中表现良好,但实验表明其在多步代理编码任务中失效。本文深入探讨了这一现象,并讨论了导致失败的可能因素。

AI 推荐理由

论文核心研究隐式上下文压缩作为解决 Agent 长程任务记忆瓶颈的机制。

研究机构
JetBrains Research Technical University of Munich, Germany
论文信息
作者 Kirill Gelvan, Igor Slinko, Felix Steinbauer, Egor Bogomolov, Florian Kofler et al.
发布日期 2026-05-11
arXiv ID 2605.11051
相关性评分 9/10 (高度相关)