论文关注 LLM Agent 的什么问题？
论文关注 Agent 每次会话加载固定上下文文件时，文件增长带来的重复 token 成本、注意力容量限制和性能下降问题。
Curating Always-Loaded Context for LLM Agents: A Capacitated Assortment Model with Censored Feedback
（翻译）为 LLM Agent 策划始终加载的上下文：带有删失反馈的容量化组合模型
资讯摘要
arXiv:2610.11007v1 Announce Type: new Abstract: At the start of every session, LLM agents load a fixed context file, such as $\texttt{AGENTS.md}$. Each loaded token in the file is charged again in every later round of the session, and these files can degrade performance as they grow in size. However
AI 摘要
这篇 arXiv 论文研究 LLM Agent 每次会话加载固定上下文文件的成本与性能问题，将上下文策划建模为容量受限的组合选择，证明最优文件大小上界，并分析删失反馈下添加、删除指令及有限人工审核时的遗憾界限。
AI 问答
作者如何建模上下文策划？
作者将其建模为容量受限的组合选择问题，指令占用有限注意力容量，保留指令会产生每会话设置成本。
论文对反馈机制有什么分析？
论文指出反馈存在删失：已加载指令的利弊可观察，缺失指令只有在缺失造成损害时才产生反馈，并分析添加或删除指令所需证据。
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