RunningTab：借助环境侧台账实现直接工作区交互

许多知识工作会利用工作区中已有的文件生成新的交付成果，而 LLM 智能体正开始接手这类工作。通过直接语料库交互，智能体无需建立索引，即可从终端搜索和读取其中的任何文件；我们将以这种方式利用多个文件生成交付成果的过程称为直接工作区交互（DWI）。然而，访问文件只是任务的一半：没有任何机制来跟踪任务提出了哪些要求、已经读取了哪些内容，以及哪些文件被列出却从未打开。这些信息都会从上下文窗口中悄然流失，不留痕迹，因此智能体可能提取了某个数值，最终交付的报告却未包含它。为解决这一问题，我们提出 RunningTab，这是一个为直接工作区交互配备环境侧台账的框架：由环境在智能体之外维护一份针对每项任务的记录，跟踪任务尚未完成的事项。具体而言，智能体添加任务要求，环境则将每次读取的文件内容记录为带有来源信息的摘录，并将每个已列出但未打开的文件记录为候选文件；随后，智能体可以在每项要求旁查看与之最匹配的摘录及排名靠前的未打开候选文件，根据匹配内容完成该项要求，或说明理由后将其搁置。如果智能体在仍有未完成要求时尝试结束任务，完成检查就会将这些要求反馈给它。我们使用三个 LLM 在三个基准上验证了 RunningTab。结果表明，它始终优于普通 DWI 以及在模型内部维护记录的基线方法；同时，交付成果所需的数值一旦被读取，通常就能保留在其台账中。