腾讯联合清华、上海AI Lab发布了一篇新论文，叫ContextPilot。核心思路是训练智能体主动管理自己的工作上下文，不再被动等着系统清理。

从“只能丢”到“可以卸”

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传统做法基本就三招：搜索、删除、摘要。ContextPilot在这之外加了全局规划、长期记忆和自适应软压缩。区别在于，智能体可以把信息卸载到别处，而不是只能直接丢弃。

训练靠“信用分配”

方法上，它利用上下文和熵的变化来定位关键编辑决策。具体做法是采样分支，再从经过该编辑的分支轨迹里估计动作级优势。这样单次上下文编辑也能分到信用，训练信号更细。

整体看，这套方案把上下文管理从被动清理变成了主动调度，给长任务里的信息保留留出了更多空间。