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Viaggiare leggeri, CarryOn: costruire un contesto orientato agli oggetti per agenti che operano su lunghi orizzonti

Gli agenti che operano su lunghi orizzonti accumulano i progressi compiuti nello stato persistente del compito, ma continuano a elaborare le cronologie delle interazioni che descrivono come tali progr

Viaggiare leggeri, CarryOn: costruire un contesto orientato agli oggetti per agenti che operano su lunghi orizzonti
arXiv
2610.18784
Pubblicato
2026-10-13
Autori
Yuchen Lu, Julian McAuley, Lei Zhang

Abstract degli autori

Gli agenti che operano su lunghi orizzonti accumulano i progressi compiuti nello stato persistente del compito, ma continuano a elaborare le cronologie delle interazioni che descrivono come tali progressi sono stati raggiunti. Sorge quindi una domanda: il contesto di questi agenti può essere organizzato attorno ai progressi riutilizzabili, anziché alla cronologia che li ha prodotti? In questo articolo presentiamo CarryOn, un runtime per il contesto orientato agli oggetti che organizza la prosecuzione del lavoro attorno a oggetti del compito riutilizzabili. Anziché assumere come base principale per la prosecuzione cronologie compresse o ricostruzioni dei progressi compiuti, CarryOn costruisce una vista del contesto a partire da supporti per la prosecuzione, da un contesto di esecuzione complementare e da una coda attiva delle interazioni recenti. La difficoltà principale è mantenere valida questa base riutilizzabile dopo la rimozione della cronologia che la circonda: come può CarryOn aggiornarla senza ricostruire l’intera rappresentazione a ogni fold? CarryOn conserva i record dei supporti da un fold al successivo, rivedendo quelli interessati alla luce delle evidenze a essi associate e delle verifiche applicabili sull’ambiente, mantenendo quelli non interessati e aggiornando congiuntamente il contesto di esecuzione. Gli esperimenti su OSWorld 2.0 e BrowseComp-Plus mostrano miglioramenti del 5,8% e del 7,0%, con una riduzione del consumo totale di token rispettivamente del 51,9% e del 22,9%. Pagina del progetto: https://ethannju.github.io/carryon

Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.

Leggi il paper originale su arXiv