论文测试 AI 智能体需要多少对话历史
原文标题：How Much Conversation History Does an AI Agent Need?
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arXiv 论文在 1100 道 BEAM 问题上固定检索排序与阅读器，测试五种段落预算，发现平均得分随预算增加而上升但边际收益递减。在受控任务中，保留用户消息时 Qwen 更常匹配完整对话状态，但依赖早期指代时下降；Mistral 在各条件下接近下限。作者指出可靠预算选择取决于保留问题所需证据并验证评分方法。
- 问题
- 对话历史预算如何影响阅读器token消耗与基准得分。
- 方法
- 在1100道BEAM问题上固定检索排序与阅读器，测试五种段落预算，并做消息保留对照实验。
- 结果
- 平均得分随预算增加而上升但边际收益递减；Qwen在保留用户消息时更常匹配完整对话状态，Mistral各条件下接近下限。
- 影响
- 上下文预算不是越多越好，产品侧应按问题所需证据选择历史长度，并先验证评测指标本身是否可靠。
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