AutoCompact提出代码智能体自主上下文压缩方法

2026年10月，相关研究提出了面向长流程代码智能体的上下文自适应压缩方法AutoCompact。该方法训练代码智能体将何时压缩上下文、保留何种工作状态以及后续如何继续作为自身策略的一部分进行自主决策。在具体实现上，AutoCompact通过评审模块纠正错误的压缩决策，利用纠正后的轨迹进行监督微调（SFT），并进一步结合强化学习联合优化编码与压缩策略，以提升智能体在长流程场景下的任务成功率。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。