UT Austin 系统研究 LLM 智能体上下文压缩：省 token 可能使智能体更慢

UT Austin 在 SWE-bench Verified 和 Terminal-Bench 上运行近 35,000 次智能体实验，系统考察上下文压缩方式、触发时机与删除量对性能的影响。研究发现，压缩虽能节省 token，却可能让智能体运行更慢。