마이크로소프트 연구진은 장시간 작업하는 AI 리서치 에이전트가 추가 연산을 투입해도 성능이 정체되는 '아이디어 분지(idea basin)' 현상을 확인했다. 같은 작업을 8번 독립 실행한 결과 최종 점수가 68.3에서 100.0까지 크게 벌어졌는데, 누적된 대화 맥락이 에이전트를 비슷한 해법에 가두기 때문이다. 연구진이 제안한 '포크 앤 플러시(Fork-and-Flush)' 기법은 작업 공간은 유지한 채 대화 맥락만 비운 여러 병렬 분기를 만들어 새로운 탐색을 가능하게 하며, 13개 장기 과제에서 동일 연산 예산 기준 정규화 평균 점수를 단일 실행 대비 66% 끌어올렸다. 단순히 대화 맥락만 비워도 22% 성능이 개선돼, 정기적인 맥락 초기화가 프론티어급 리서치 에이전트에도 유용할 수 있음을 시사한다.

• •동일 작업 8회 독립 실행 시 점수가 68.3~100.0으로 크게 벌어지는 '아이디어 분지' 현상 확인
• •누적 대화 맥락이 에이전트를 비슷한 해법 영역에 가둬 연산 추가해도 정체
• •'포크 앤 플러시' 기법, 작업공간은 유지하고 대화 맥락만 비운 병렬 분기 생성
• •13개 과제에서 단일 실행 대비 정규화 평균 점수 66% 개선(0.47→0.78)
• •대화 맥락만 비워도 22% 성능 향상, 표준편차도 0.26→0.16으로 안정화