Self-Compacting Language Model Agents

论文处理长程 agent 轨迹里 chains of thought、工具调用和过期内容不断挤占上下文的问题，提出 SelfCompact 让压缩触发依据轨迹结构，而不是固定间隔或 token 阈值。它指出固定阈值会无视推理边界，可能在 mid-derivation 或 mid-search 阶段丢掉仍在使用的局部结果。这个方向值得看，是因为上下文压缩正在从“省 token 的后处理”变成 agent runtime 的过程控制问题。