Вывод из исследования Беркли: агенты, забывающие историю, работают лучше

Исследование UC Berkeley показывает, что AI-агенты, периодически сбрасывающие контекстную историю, но сохраняющие лучшие результаты, превосходят параллельные агенты на 15%. Проблема «инерции контекста» решается через сохранение только существенного состояния, например, плана или лучших кандидатов, что позволяет избежать застревания на устаревших гипотезах.