Learning Agent-Compatible Context Management for Long-Horizon Tasks

AdaCoM 训练一个外部 LLM 管理冻结 agent 的上下文，用可学习的修改动作在保留约束、进展和证据的同时删除过期内容。论文在 web search 和 deep research benchmarks 上测试，提出 Fidelity-Reliability Trade-off：强 agent 需要更高保真上下文，弱 agent 反而需要更激进压缩。它的工程意义是上下文管理可作为可迁移模块，而不必改闭源 agent。