速報 PEEK:為長期上下文的 LLM 代理打造可重用的上下文地圖 研究指出大型語言模型代理常需面對重複且龐大的外部上下文。PEEK以一個常數大小的上下文地圖快取定向知識,由Distiller、Cartographer與優先驅逐器維護,能在固定token預算下持續更新。實驗顯示PEEK在推理與學習任務中改進準確度並顯著降低迭代與成本。