当AI智能体协助用户处理横跨数百条消息的复杂任务时，一旦其上下文窗口耗尽，是能够继续高效工作，还是被迫从头开始？这直接决定了智能体的实用性与可靠性。Factory.ai的最新研究深入探讨了这一问题，并提出了一套评估框架，用于量化不同上下文压缩策略所保留的有效信息量。研究表明，在多种压缩方法中，结构化摘要技术能够在保持高压缩效率的同时，保留更多对任务推进至关重要的有用信息，而非简单地丢弃或模糊化处理。这一发现对开发能够处理长周期、多步骤任务的实用型AI代理至关重要，为解决当前大模型面临的有限上下文长度瓶颈提供了重要的技术选型参考。该评估框架的建立，也有助于推动AI智能体研究从定性描述向更严谨的、可量化的性能评估迈进。