ACE：无须训练，上下文自我演进模型

ACE：无须训练，上下文自我演进模型

《Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models》，这是上下文工程这个方向近期还不错得一篇论文，斯坦福和伯克利联合出品。

🙋当前问题

目前超长上下文的主要优化手段是压缩，但是当前广泛的压缩方法主要有两个大的问题：

1、简短偏置（brevity bias），许多提示优化过分追求简洁通用，多次迭代优化后，倾向生成短小、泛化的指令，牺牲多样性与领域细节。比如在测试生成任务中，不断收敛为重复句式“编写单元测试确保函数行为正确”，导致性能停滞。

2、上下文塌陷（context collapse），模型在迭代重写时往往会压缩内容，导致信息丢失与性能崩溃。论文以AppWorld案例为例，模型反复整块重写已有上下文，容易把长篇策略压缩成几行摘要。比如在第60步时上下文含18282个token、准确率66.7%，下一步却被压缩到122个token，准确率骤降至57.1%，甚至低于没适配模型。说明单次全量重写会“抹除”积累的知识。



📖论文思路

基于提出的自适应记忆机制，ACE（Agentic Context Engineering） 框架，大概思路就是把上下文看成持续演进的作战手册（playbook），通过模块化的生成、反思与整理过程积累、优化与组织策略。ACE通过结构化、增量式更新机制防止上下文塌陷，能够在长上下文模型中保持细节与可扩展性。大模型和人不同，长而且详细的上下文对模型更有效，因为模型能在推理时自主筛选相关信息。简化上下文反而剥夺了模型的策略多样性。

ACE 通过“增长与精炼（grow-and-refine）”原则维持上下文的细节、结构化与可扩展性。在离线（如系统提示优化）与在线（如测试时自适应记忆）场景中，通过“生成-反思-整理”三阶段模块化流程，让上下文持续积累策略与经验。

🌟关键框架和方法

1、ACE框架由三种角色组成

生成器（Generator）产生推理轨迹；反思者（Reflector）从成功与失败中提炼洞察；策展者（Curator）将洞察转化为结构化更新。这种分工模拟人类学习过程（实验-反思-归纳），避免单模型过载。

2、三大核心创新

• 反思模块独立化——将评估与整理分离，提升上下文质量。
• 增量式 delta 更新——用局部修改取代整块重写，大幅降低延迟与计算量。
• 增长-精炼机制——在上下文扩展同时控制冗余。

3、更新、增长与精炼

ACE 将上下文表示为结构化条目（bullets）集合，不是单个提示文本。每个条目包含元数据（唯一 ID、统计计数等）、内容单元（策略、概念、错误模式等）。生成器在使用中标记哪些条目有用或误导，反思者据此提炼修正建议，策展者再合并为“delta更新”。实现了局部更新（只改动相关条目），精细检索（生成器可调用最相关知识），增量演化（高效合并与去重）

ACE 定期对上下文执行去重与精炼，新条目追加至末尾，旧条目在原位更新计数；利用语义嵌入进行相似度去重。这种机制可按需触发（每次更新或超过窗口时），兼顾延迟与准确性。

👍效果

在AppWorld上，ACE的ReAct+ACE平均比GEPA高11.9%，比Dynamic Cheatsheet高7.6%。

即使在无标注反馈条件下，ACE比基线提升14.8%，只看执行信号（如代码运行成功与否）就可以自我改进。

在AppWorld排行榜上，ACE与GPT-4.1驱动的IBM-CUGA持平，在更难的测试集上反超。

Github上已经有开源的论文实现Demo：github.com/shivkumarganesh/ace_streamlit_demo_with_viz

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