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更深入地研究表明，The natural response is memory-based compression, where the agent iteratively summarizes past observations into a compact state mt. This keeps density stable at |Ocrit|/|mt| ≈ C, but introduces Markovian blindness — the agent loses track of what it has already queried, leading to repetitive searches in multi-hop scenarios. In a pilot study comparing ReAct, iterative summarization, and graph-based memory using Qwen3VL-30B-A3B-Instruct on a video corpus, summarization-based agents suffered from state blindness just as much as ReAct, while graph-based memory significantly reduced redundant search actions.
除此之外，业内人士还指出，技术精密性与成熟攻击手法的结合
总的来看，2026正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。