ABBEL：让 LLM 通过信念状态更新实现高效长程交互

伯克利 AI 研究团队提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离并监督为自然语言"信念状态"，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也明显低于全上下文设置。