U-Fold：面向以用户为中心的智能体的动态意图感知上下文折叠
计算与语言
2026-01-27 v1
摘要
基于大语言模型（Large Language Model, LLM）的智能体已成功部署于诸多工具增强场景中，但其可扩展性从根本上受限于上下文长度。现有的上下文折叠方法通过总结过往交互来缓解此问题，但通常针对单查询或单意图场景设计。在更真实的以用户为中心的对话中，我们识别出两种主要失效模式： 不可逆地丢弃对后续决策至关重要的细粒度约束与中间事实； 其摘要无法追踪不断演变的用户意图，导致遗漏与错误操作。为解决这些局限性，我们提出 U-Fold，一个针对以用户为中心任务定制的动态上下文折叠框架。U-Fold 保留完整的用户-智能体对话与工具调用历史，但在每轮对话中使用两个核心组件，生成意图感知且不断演变的对话摘要以及紧凑且与任务相关的工具日志。在 -bench、-bench、VitaBench 以及更具挑战性的上下文膨胀设置上的大量实验表明，U-Fold 始终优于 ReAct（在长上下文设置中达到 71.4% 的胜率）及先前的折叠基线（提升高达 27.0%），尤其在长时、嘈杂、多轮任务上表现突出。我们的研究表明，U-Fold 是将上下文管理技术从单查询基准向真实以用户为中心应用迁移的有益探索。
关键词
引用
@article{arxiv.2601.18285,
title = {U-Fold: Dynamic Intent-Aware Context Folding for User-Centric Agents},
author = {Jin Su and Runnan Fang and Yeqiu Li and Xiaobin Wang and Shihao Cai and Pengjun Xie and Ningyu Zhang and Fajie Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.18285},
year = {2026}
}