计划无法持久：为何上下文管理是 LLM Agent 的关键承重结构

长程智能体依赖上下文管理系统来压缩和剔除旧令牌，但计划作为早期生成且多步使用的关键信息，往往最先被剔除。本文引入“重放配对”诊断方法，量化计划信号在隐藏状态中的快速衰减，证明标准 LLM 智能体并未将计划内化为持久状态，而是依赖其保留在上下文中。研究还揭示了推理模型中思维链痕迹带来的测量混淆，并提出严格剔除法予以修正。实验表明，简单的计划剔除会显著降低任务成功率，而仅保护计划不足以解决问题，强调上下文管理在智能体架构中的核心承重作用。