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大模型的长上下文窗口虽能容纳更多信息,但也带来新问题:上下文污染可能导致错误信息反复引用;过长上下文让模型过度依赖历史,忽略新策略;无关工具或信息引发低质量响应;上下文冲突则使模型陷入矛盾。这些问题在代理任务中尤为突出,因为代理需要整合多源信息,导致上下文迅速膨胀。解决这些挑战需要动态加载工具和隔离上下文等技术手段。
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