arXiv cs.AI· Jizhe Zhang, Ang Li, Chenheng Zhang, Yisen Wang·· 10 小时前AI 评分47
SumOne：为即插即用智能体记忆打造的高效摘要器
SUMONE: A Simple and Efficient Summarizer for Plug-and-Play Agent Memory
AI 导读
SumOne 是一个独立训练的摘要器，通过掩码重建让冻结的重建器还原原始轨迹中被随机遮蔽的部分，结合长度惩罚构成任务无关奖励，用 GRPO 优化，无需参考摘要或下游任务执行。
正文 · AI 翻译
摘要：长程语言模型智能体会积累越来越庞大的交互历史，因此上下文压缩对高效执行至关重要。现有的学习式压缩方法往往依赖下游任务结果或求解器行为，使训练与特定任务或智能体耦合。我们提出 SumOne，一个独立的摘要器，通过掩码重建训练以保留智能体历史中的信息。给定已过期历史的摘要，一个冻结的重建器恢复原始轨迹中随机掩码的部分；重建质量结合长度惩罚，为用 GRPO 优化摘要器提供了与任务无关的奖励。这直接从原始轨迹中获得自监督，无需参考摘要或下游任务执行。在推理时，仅保留轻量级摘要器，从而为其他方面保持不变的智能体提供即插即用的上下文压缩。我们在长程搜索和软件工程任务中对 SumOne 进行了系统评估。相对于使用完整上下文运行，SumOne 在 DeepSearchQA 上将估计推理成本降低约 78\%，在 SWE-bench Verified 上降低 75\%，绝对下降 0.04。同一检查点还可跨下游模型和智能体框架迁移，无需额外微调。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.06445 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.06445v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06445 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Jizhe Zhang [查看电子邮件]
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2026年11月4日星期三 12:49:07 UTC（1,488 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org