エージェントフレームワーク 🇷🇺 08.08.2026 21:01

Codexのパッチ適用:コンテキストを失わずに管理された記憶喪失を実現

OpenAIOpenAI
ある開発者が、Codexモデルがコンテキストを圧縮するタイミングを自律的に決定できるようにする方法を提案しました。このモデルは理由を説明し、将来の作業のための計画を立て、チェックポイントを使用して圧縮後に状態を復元します。このアプローチはGitHubリポジトリで実装されていますが、結論はまだ出ていません。
開発者は、モデル(codex内)に、いつコンパクト化が必要かを自ら判断する能力を与え、その理由を説明し将来の計画を立てることを要求しました。その動機は、大規模で一貫性のあるプロジェクトの一部を編集中にコンパクト化を行うと、いくつかの疑問が生じるからです。この方法では、ツール呼び出しの応答に現在のコンテキスト状況を追加し、エージェントのルールにチェックポイントを書くための指示を組み込みます。大きなフェーズの前に、エージェントは残りのコンテキストウィンドウを確認します。計画された作業が収まらない場合は、何をしているのか、コンパクト化後に何を計画しているのかの情報を含むチェックポイントを保存し、その後コンテキストを圧縮します。起動時にはチェックポイントを読み取り、リポジトリの状態を検証し、計画されたスケジュールに従って作業を続行します。興味深いですが、まだ結論は出ていません。提供されたGitHubリンクでテストできますが、codexにパッチを当てる必要がありますが、それは大きな問題ではありません。
出典: Habr — хаб ИИ — 原文
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