长程智能体跑着跑着，上下文被压缩，然后它开始重复劳动——重开文档、重新登录，多出大约5步。问题出在哪？

arXiv 上的一篇论文提出 PAIR，思路是：从同一个智能体状态出发，分别带着压缩和不带压缩继续跑，对比两条路径的差异。这样定位的是压缩本身造成的影响，而不是比较整条随机运行轨迹带来的噪声。

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病灶在哪

研究发现，有害的压缩会丢掉两类关键信息：一是尚未解决的任务条件，二是把已经读过的 API 规格缩成模糊描述。信息一丢，智能体只能回头重来——重开文档、重新登录，多出约 5 步。

PAIR 的做法是据此重写压缩提示词中对应的部分。智能体本身、压缩模型和工具都不改动，只调整提示词。