长上下文"记忆"的舒适陷阱：为什么更多记忆不等于更可靠

本文探讨了长上下文在人工智能应用中的潜在陷阱。背景是，长上下文（如大窗口记忆）能带来个性化与舒适的用户体验，但可能损害系统可靠性。研究目的在于分析长上下文如何导致可重复性下降、可测试性丧失、共享账户意图混淆、目标冲突处理失当及性能退化等问题。结论指出，长上下文并非免费能力，不加治理会从资产退化为负债；需要在生产环境中建立明确的上下文预算、实施会话隔离、结构化记忆管理和重置机制，以平衡个性化与系统可靠性、安全性和可维护性。