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大模型智能体架构双重突破：可逆上下文剪裁与扩散模型局部重规划解析

面对长流程智能体（AI Agent）在实际应用中面临的 Token 膨胀、高额 API 成本以及重规划效率低下等痛点，最新前沿研究提出了两大核心解决方案：基于可逆存档的“智能体可控遗忘机制”与基于扩散语言模型（dLLM）的“Plan-and-Patch”局部重规划框架。