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这项由深圳安泊泰科技与复旦大学联合组建的优势AI智能体实验室（A3 Lab）推出的研究成果，于2026年4月以预印本形式发布，论文编号为arXiv:2604.17091v1，感兴趣的读者可以通过这个编号在arXiv平台查找原文。
每次跟AI助手聊天，你有没有注意到一件奇怪的事情：对话越长，它好像反而越来越糊涂？它可能忘了你在开头说过的限制条件，把前面已经完成的步骤重新来一遍，或者在一堆杂乱的信息里找不到最关键的那句话。这种现象并不是你的错觉，而是当前AI系统面临的一个深层困境。研究团队把它称为"上下文爆炸"——随着对话不断延伸，AI需要处理的信息越来越多，真正有用的内容却被淹没在一堆无关紧要的废话里，最终导致判断能力的急剧下滑。
深圳安泊泰科技与复旦大学的研究团队提出了一套名为GenericAgent（简称GA）的全新AI智能体系统，试图从根本上解决这个问题。他们的核心主张用一句话来概括：AI的表现好不好，不取决于它能记住多少信息，而取决于它在有限的"记忆空间"里装了多少真正有价值的东西。这个原则被称为"上下文信息密度最大化"，听起来有些学术，但背后的道理其实和整理书包一模一样：一个容量有限的书包，放进去的东西越精准有用，你能解决的问题就越多；反过来，如果把各种可能用到、可能用不到的杂物全都塞进去，反而什么都找不着。
GA系统通过四个相互配合的设计实现这个原则：一套极度精简的工具集，一套像图书馆一样分层管理信息的记忆系统，一套让AI在完成任务后自动提炼经验的"自我进化"机制，以及一套主动压缩和清理无用信息的上下文管理层。这四样东西组合在一起，让GA在多项真实任务测试中，以明显更低的资源消耗超越了包括Claude Code、OpenClaw在内的多个主流AI智能体系统。
一、装满书包的正确方式：为什么"记得更多"反而更糟
要理解GA解决的问题，得先弄清楚现有AI系统为什么会在长对话中失灵。
每个AI大语言模型都有一个"上下文窗口"，可以粗略理解为它在一次对话中能同时"看到"和处理的信息总量。理论上，上下文窗口越大，AI能考虑的信息越多，应该表现越好。但研究团队引用的多项独立研究表明，实际情况恰恰相反。
第一个问题叫做"位置偏差"。大语言模型在处理很长的内容时，对放在中间位置的信息有天然的忽视倾向——就像你读一本厚书，开头和结尾往往印象深刻，中间章节经常记不住。当对话越来越长，越来越多的关键信息被埋到了"中间位置"，AI的实际理解质量就开始打折。
第二个问题更直觉上难以接受：无关内容不仅占据空间，还会主动干扰判断。这不是说"我没注意到那段无用信息"那么简单，而是那段无用信息会像噪音一样，让模型在需要做决策时注意力分散，产生错误的关联和判断。
第三个问题是"有效上下文窗口"比名义上小得多。一个号称支持100万token（信息单位）的模型，实际上能可靠处理的信息量可能只有这个数字的十分之一左右。研究团队把这个上限称为"无幻觉上下文长度"——超过这个范围，模型就开始编造它没有真正理解的内容。
这三个问题叠加在一起，形成了一个恶性循环：对话越长，中间位置信息越多，无关内容越多，有效处理能力越弱，模型越需要靠猜测和编造来填补空白，错误越多，用户越倾向于提供更多澄清信息，上下文进一步膨胀。
研究团队提出，解决这个问题的正确框架不是无限扩大容器，而是精准控制放进容器里的内容。他们把这个设计挑战定义为"完整性"与"简洁性"之间的张力：完整性要求所有当前决策需要的信息都明确存在于上下文中，简洁性要求不相关和冗余的信息必须被清除出去。这两者之间的冲突是结构性的，不只是资源限制造成的——即使有无限大的上下文窗口，放进越多不相关内容，模型的注意力就越被分散，决策质量就越差。在此基础上还有第三个维度叫"自然性"，指信息表达要符合模型能够可靠理解的形式，过度压缩或者使用奇怪的编码反而可能让模型误解。但研究团队明确指出，自然性是次要约束，完整性和简洁性才是核心矛盾。
GA系统的全部设计都围绕这对核心矛盾展开，目标是在每个阶段都尽可能把真正重要的内容留下来，把无关紧要的内容挡在门外。
二、精兵简政：九件工具打天下
在很多现有的AI智能体系统中，给AI提供的工具越多，看起来能力越强。Claude Code内置了53个不同功能的工具，OpenClaw有18个工具工厂且运行时还可以动态加载插件。GA的工具集呢？只有9个。
这不是无奈之举，而是经过深思熟虑的选择，原因有两个层面。
从"书包"的角度看，每增加一个工具，就等于在AI每次思考之前都要先读一遍这个工具的说明书。工具越多，说明书越厚，光是读说明书就消耗了大量可用的"记忆空间"，留给真正要处理的任务的空间就越少。更糟糕的是，工具越多，AI在每次决策时需要从更大的选项池里挑选，选错的概率就越高，返工和重试的次数就越多。
从能力覆盖的角度看，GA的九个工具涵盖了五大类基础能力，通过组合就能完成几乎所有任务。文件读取、精确编辑和整块写入负责处理本地文件系统；代码执行工具可以运行Python或Bash脚本，这意味着几乎任何可以用程序实现的操作都在它的射程之内；网页扫描和JavaScript执行覆盖了浏览器交互；短期记忆更新和长期记忆提炼管理着信息的保存与沉淀；如果AI实在无法自主完成某件事，还有一个工具专门用来向用户发起询问。
研究团队强调了一个核心逻辑：理论上，仅靠代码执行这一个工具，AI就能模拟其余所有工具的功能——它可以写一段脚本来读取文件、写一段脚本来打开浏览器、写一段脚本来调用任何API。但是，每次都从零写脚本代价太高。其他八个工具的存在，不是为了扩展能力边界，而是为了降低常见操作的认知和执行成本，让AI在处理文件、浏览网页这类高频任务时不必每次都"重新发明轮子"。
在实际测试中，研究团队发现一个颇为有趣的现象：工具丰富的Claude Code和OpenClaw，实际运行中使用频率最高的也只是少数几个工具。以Claude Code为例，AgentTool一个工具就占了所有调用次数的一半以上，WebFetchTool占22%，FileReadTool占11%，其余五十个工具分摊剩余不到20%。换句话说，大量低频工具全程占着上下文的位置，却几乎从不被用到。