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0今天的这篇的主题是： Is Progressive Disclosure All You Need for Long-Context Agents?
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Summary
长文档问答通常迫使人们在两种方案之间做出选择：要么将整份文档加载到上下文窗口中，要么外挂一个独立的检索器。Agent 化 AI（Agentic AI）则提供了一个更为宽泛的选项——直接向 Agent 提供文档路径，让其自行决定阅读的方式与内容。Agent Skills 作为一种将专业知识封装到文件夹中供 Agent 按需加载的标准，提供了一种现成的机制：渐进式披露（progressive disclosure），即仅暴露查询所需的信息，从简短的描述一直延伸到特定的段落。从业者们迅速在整本书级别的理解任务中采用了这一模式，但支持此类选择的证据一直停留在轶事层面。
我们针对该模式开展了首次对照研究，在 InfiniteBench 基准上，跨越三种 Agent 框架（harnesses）和三个模型家族，将原始文档导航以及 Agent Skills 包的几种设计方案与传统混合检索器进行了对比。在单本书的场景下，收益取决于所使用的框架：当 Agent 对原始文档的导航能力较差时收益巨大，但当强力 Agent 框架本身就能自行拆分与检索时，收益则接近于零。当扩展到跨多本书的任务时，原始文档导航方式彻底崩溃，而单层渐进式披露的性能衰减则更为缓慢并一举取得领先。第二层更深度的路由层从无助益，有时甚至会直接损害准确率，因此一层就已经足够。渐进式披露换取的是上下文容量，而非智能：当强力 Agent 能够自行定位正确段落时它是冗余的，但一旦语料库增长到无法通过阅读来导航的规模时，它就成为了决定性的关键因素。
原文链接：arxiv.org
