研究提出训练智能体上下文管理方法

研究提出一种训练智能体上下文管理的方法，无需原生训练超长上下文，而是为模型配备自我调用与按范围读取输入上下文两个基础工具。团队基于多样化合成数据集微调 Qwen3.6-35B-A3B，使其在仅有 8,000 tokens 上下文窗口的情况下，在文档长度超过 40K tokens 的 OOLONG-synth 基准测试中表现媲美具备 1M tokens 上下文的 GPT-5.4。