AC3：免训练智能体上下文管理缓解多轮对话污染
原文标题：Agentic Context Management for Multi-Turn Human-AI Conversations
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论文提出 AC3（Agentic Conversation Context Curation），一种免训练方法：由独立分析器仅从用户消息重建任务规范，审计助手历史输出并重写上下文。在 Lost in Conversation 基准上弥补了完整上下文与全删助手消息之间 55-84% 的差距，并在 WildChat 真实对话中获 GPT-5-mini 评审偏好。研究还发现上下文污染具有传染性，分析器若看到助手推理反而更差。
- 问题
- 多轮对话中模型自身历史输出污染上下文，早期误读在用户纠正后仍持续。
- 方法
- 免训练的 AC3：独立分析器仅从用户消息重建任务规范，审计并重写上下文，结构性排除助手推理。
- 结果
- 在 Lost in Conversation 上弥补完整上下文与全删助手消息间 55-84% 的差距，WildChat 上获 GPT-5-mini 评审偏好。
- 影响
- 对话产品可直接套用这套上下文整理流程，无需训练即可缓解多轮退化。
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