AutoCompact: Learning When to Compact Context in Long-Horizon Coding Agents
AutoCompact：学习何时压缩长程编码智能体上下文
🧭 长程 Agent 上下文主动压缩 ★ 深度解读
Singapore Management University · Nanyang Technological University · Harvard University
训练编码智能体主动决定何时压缩上下文、保留什么工作状态以及如何继续，显著提升长程任务成功率
📌 工作参考价值（4 点）
- 主动压缩而非长度触发：在长程多轮Agent（如电商导购、搜索Agent）中，可引入类似compact()的工具，让模型在任务阶段转换时主动总结上下文，而非等到窗口将满；证明即使上下文未溢出，主动压缩也能提升效果。
- Judge-guided在线纠错数据收集：用更强模型作为judge在线审查agent的每个动作（压缩时机、摘要内容、后续行动），并执行纠正后的动作继续轨迹，能高效收集示范数据，尤其当目标行为在基座模型中很少出现时。
- RL联合优化压缩与任务执行：使用最终任务成功作为唯一奖励，同时优化压解决策、摘要生成和压缩后行动，无需额外的压缩专用奖励；实现上将轨迹按上下文重写点分段，各段共享advantage，简单有效。
- 摘要自一致性检查：除信息覆盖外，还要求摘要记录的状态与提出的下一步行动一致；在业务中可借鉴此标准评估Agent生成的中转状态质量。