清空对话历史有助于 AI 智能体寻找更优解：微软提出 Fork-and-Flush 机制

微软研究院发现长期运行的 AI 研究智能体容易因累积上下文陷入局部思路，提出清空对话历史但保留工作区文件的 Fork-and-Flush 机制以恢复搜索多样性。在相同算力预算下，该方法在 13 项长耗时任务中使归一化平均得分较单次运行提升 66%，仅清空上下文也可提升约 22%。测试表明更强模型在能力边界任务上仍会陷入类似瓶颈，定期重置上下文对前沿研究智能体依然有效。