Microsoft Research 研究显示清空聊天历史可帮助 AI 智能体找到更优解

Microsoft Research 的研究发现，长时间运行的 AI 研究智能体可能陷入相似解的“想法盆地”，即使增加计算资源也会停滞。研究提出 Fork-and-Flush，让智能体分成并行分支，清空各分支的聊天上下文但保留工作区；在 13 项任务中，同等计算预算下其归一化平均分为 0.78，高于单次运行的 0.47 和 best-of-4 的 0.54。