论文链接：https://arxiv.org/pdf/2510.23822 斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。 ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。在多项基准测 试中，ReCAP均取得了大幅领先的成绩，展现出强大的通用性和稳定性。尽管计算成本略有增加，但其在关键任务中的表现使其成为极具潜 力的新一代通用推理架构。 自2022年ReAct框架提出以来，AI智能体推理领域便进入了百家争鸣的时代，各种复杂架构如雨后春笋般涌现。 然而，这些架构大多昙花一现，因其复杂的结构导致在更换评测基准时需要大幅修改示例，表现远不如ReAct稳定泛用，这也使得ReAct在过去三年中， 成为了该领域事实上的主流与标杆。 但是，我们真的不能再做得更好了吗？ 面对大模型在长上下文任务中走几步就忘的短期记忆顽疾，业界是否只能止步于此？ 来自斯坦福大学与MIT的研究团队给出了肯定答案，正式发布的AI Agent推理新框架——ReCAP（递归上下文感知推理与规划），从 ...