Plans Don't Persist: Why Context Management Is Load Bearing for LLM Agents
计划不持久：为何上下文管理对LLM代理至关重要
🧭 Agent 上下文管理 · 计划衰减测量 ★ 深度解读
Snowflake AI Research
发现标准LLM代理将计划存于上下文而非内部状态，计划信号4-12倍衰减，且推理模型存在重推导污染
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建电商搜索/推荐代理时，若采用ReAct等框架，长任务中切勿轻易压缩或驱逐计划文本——计划信号会因上下文丢失而快速衰减，导致任务失败率陡增34.7pp。
- 可通过 replay pairing 方法诊断关键信息（如约束、工具schema）是上下文驻留还是内部持久化，避免上下文压缩时的隐蔽损坏。尤其对推理模型（DeepSeek-R1等）需使用 strict stripping 去除 <think> 重推导污染，否则测量失真。
- 计划衰减探针（如L32 Ridge回归）可提前4-5步预警行为偏差，适合用作代理的上下文监控器，在计划信号低于阈值时主动回注计划，无需等到动作偏离。
- 推理模型的 <think> 痕迹会不断重推导计划内容，可作为自然冗余，但依赖其完全恢复仍不现实；在压缩关键上下文前，需先验证代理是否已将信息内化。