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长程智能体在行动前即可涌现记忆控制信号

针对长程语言模型智能体因持续积累交互历史而导致算力成本增加、关键信息难以保留的问题，本研究深入分析了智能体执行动作前的内部隐藏状态。研究发现，模型在采取行动之前，其内部表征已自发编码了对上下文压缩和召回等记忆操作的控制需求，且这些信号无法仅由简单的上下文统计特征解释。该成果揭示了模型内生管理记忆的潜在能力，为设计更高效的长程智能体记忆机制提供了新视角。