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斯坦福大学最新研究提出了一种名为ACE（Agentic Context Engineering）的创新方法，通过生成、反思与策展三个角色协同运作，结合差分更新机制，将系统提示、运行记忆和证据整合为可演化的策略手册，有效缓解了简化偏置与上下文塌缩问题。在AppWorld和金融基准测试中，ACE相较强基线模型分别实现了10.6%和8.6%的性能提升，适配时延降低86.9%，仅需原时间的1/6。此外，该方法在无监督学习场景下也展现出良好适应性，无需标注数据即可实现高效学习。