Scaling Discovery Requires Forgetting
扩展发现需要遗忘：定期清空智能体状态并保留最佳候选
🧭 多智能体自动发现 · 遗忘重置机制 ★ 深度解读
UC Berkeley · Stanford · Bespoke Labs
单agent/并行/通信式多智能体自动研究都会平台期，周期性遗忘会话与搜索状态、仅保留全局最佳候选可解锁探索并提升最多15%
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告/推荐场景用 LLM agent 做长期自动优化（prompt 策略、召回/排序超参、文案生成迭代）时，不要维持单一长 session；周期性清空上下文和 workspace、只保留 best candidate，可显著恢复探索性，避免 agent 只做小改。
- 多智能体协作建议异步、token-free 共享每位 agent 的最佳候选与分数（类似 git commit/diff），不要互相读完整方案；这样既能传播好点子，又降低同质化和 token 开销。
- 把 agent 的编辑行数、thinking tokens、空 turn 比例作为平台期信号，触发遗忘或重启；例如 VLIW 任务中 66% 花费消耗在无候选空转，这类指标可用于早停或重置。
- 遗忘后的 fresh context 每轮成本约减半（如 AHC014 team: $15.32 vs $24.67），同样预算下分成多轮重置比持续更长更划算；在搜索/调参 agent 中可优先采用多轮重置。