AI Agent 长会话中的上下文腐化

2026-11-07 23:01，DEV Community 发布了一篇题为《AI Agent 长会话中的上下文腐化是什么》的文章，首次把这个现象介绍给中文读者：所谓上下文腐化，指 AI agent 在长会话中工作记忆逐渐衰减，随着对话、工具输出和文件读取不断堆积，模型越来越依赖最近出现、重复次数最多的 token，而位于会话开头的细节则逐步变弱。文章强调，这类 agent 并不会直接崩溃，而是表现为悄悄丢失约束、重新提出早已定好的决策，并且在准确率下降时反而显得更加自信。

文章进一步给出机制层面的解释：一个 coding agent 并不持有一个稳定、可随时查询的数据库，因此随着会话推进，早期事实和约束在模型视野中逐渐被稀释，而近期与重复内容被不断强化。这是目前公开材料中对该事件仅有的一篇报道，事件本身的后续进展尚无其他信源可核对。