Microsoft Research 研究：Fork-and-Flush 帮助 AI 智能体跳出局部搜索区域

Microsoft Research 的研究发现，长时间运行的 AI 研究智能体可能因累积对话上下文而陷入相似解，增加计算量也未必改善结果。研究提出 Fork-and-Flush，让智能体并行分支并清空各分支的聊天上下文，同时保留工作区和生成文件；在 13 项任务、相同计算预算下，其归一化平均分为 0.78，高于单次运行的 0.47 和 Best-of-4 的 0.54。