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When the harness decides success: state that cannot be re-observed

Raimondas Lencevicius · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.26632 · open-access PDF

Korean

에이전트는 언어 모델이 회전을 통해 보는 것을 결정합니다 : 그들은 오래된 회전을 떨어 뜨리거나 그들을 요약하거나 모델 자체의 이전 논리를 재생합니다. 우리는 이러한 선택이 에이전트가 성공하는지, 비용뿐만 아니라 세 가지 결과를보고하는지 질문합니다. 첫째, 사전 등록 된 합성 탐사에서 컨텍스트 창을 트랜싱하는 것은 필요한 사실을 다시 볼 수있을 때 성공적인 비용이 없습니다 (그것은 사실을 바라보는 대신), 그러나 사실이 다시 관찰 될 수 없을 때 성공을 희망으로 떨어 뜨립니다 : 두 형벌은 92.5 퍼센트 포인트 (90 % CI [89.5, 95.5])로 다릅니다.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Agent harnesses decide what a language model sees across turns: they drop old turns, summarize them, or replay the model's own earlier reasoning. We ask when these choices change whether an agent succeeds, not only what it costs, and report three findings. First, in a pre-registered synthetic probe, truncating the context window costs a low-cost reasoning model nothing in success when a needed fact can be looked up again (it looks the fact up instead), but drops its success to chance when the fact cannot be re-observed: the two penalties differ by 92.5 percentage points (90% CI [89.5, 95.5]).

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange