GPT-5

Less Context, Better Agents: Efficient Context Engineering for Long-Horizon Tool-Using LLM Agents

Cet article de recherche aborde le défi du débordement de contexte et des coûts d'inférence élevés chez les agents LLM déployés pour les flux de travail d'entreprise. Il propose et évalue des méthodes comme l'élagage de contexte et la "summarization" automatisée pour améliorer l'achèvement des tâches et réduire l'utilisation des tokens et le temps sur les benchmarks de dépenses.