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Tag: 上下文管理Clear
大模型智能体架构双重突破：可逆上下文剪裁与扩散模型局部重规划解析
面对长流程智能体（AI Agent）在实际应用中面临的 Token 膨胀、高额 API 成本以及重规划效率低下等痛点，最新前沿研究提出了两大核心解决方案：基于可逆存档的“智能体可控遗忘机制”与基于扩散语言模型（dLLM）的“Plan-and-Patch”局部重规划框架。
Claude Code 深度解析：如何优雅地管理 100 万 Token 的超长上下文？
Anthropic 推出的 Claude Code 改变了 AI 编程的范式。本文将带你深入了解其核心的上下文管理机制，包括“autocompact”原理以及 5 种精妙的上下文选择策略，揭示其在处理百万级 Token 时的性能秘密。