Context-Agent: Dynamic Discourse Trees for Non-Linear Dialogue

📄 arXiv: 2604.05552v1 📥 PDF

作者: Junan Hu, Shudan Guo, Wenqi Liu, Jianhua Yin, Yinwei Wei

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-07

备注: 14 pages, 7 figures, ACL 2026

💡 一句话要点

提出Context-Agent，通过动态话语树解决非线性对话中上下文管理难题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 非线性对话 上下文管理 动态树结构 大型语言模型 多轮对话

📋 核心要点

  1. 现有方法将对话历史视为线性序列，忽略了对话的层级和分支结构，导致上下文利用率低和连贯性差。
  2. Context-Agent将对话历史建模为动态树结构，能够维护和导航多个对话分支，从而更好地捕捉对话的非线性。
  3. 通过NTM基准测试，Context-Agent在任务完成率和token效率方面优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在许多语言任务中表现出色，但在管理人类对话的非线性流程方面仍然面临根本性挑战。目前主流方法将对话历史视为扁平的线性序列，这与自然语篇内在的层级和分支结构不符，导致上下文利用效率低下，并在涉及主题转换或指令细化的扩展交互过程中失去连贯性。为了解决这一局限性，我们引入了Context-Agent，这是一个将多轮对话历史建模为动态树结构的新框架。这种方法反映了对话固有的非线性，使模型能够维护和导航对应于不同主题的多个对话分支。此外，为了促进稳健的评估，我们引入了非线性任务多轮对话（NTM）基准，专门用于评估模型在长程、非线性场景中的性能。我们的实验表明，Context-Agent 提高了各种LLM的任务完成率并提高了token效率，突出了结构化上下文管理对于复杂、动态对话的价值。数据集和代码可在GitHub上获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有对话系统通常将对话历史视为一个扁平的线性序列，这无法捕捉到真实对话中存在的层级结构和主题分支。当对话包含多个主题或需要指令细化时，这种线性处理方式会导致上下文信息丢失，影响对话的连贯性和任务完成率。因此，需要一种能够有效管理非线性对话上下文的方法。

核心思路：Context-Agent的核心思路是将对话历史表示为一个动态的树结构，其中每个节点代表一个对话片段，边表示对话片段之间的关系。这种树状结构能够自然地捕捉到对话中的主题分支和层级关系，从而更好地管理上下文信息。通过在树上进行导航，模型可以轻松地访问和利用相关的上下文信息，从而提高对话的连贯性和任务完成率。

技术框架：Context-Agent框架主要包含以下几个模块：1) 对话解析器：将对话历史解析成一系列对话片段，并确定它们之间的关系。2) 树构建器：根据对话片段之间的关系构建动态的对话树。3) 上下文选择器：根据当前对话状态，在对话树中选择相关的上下文信息。4) 响应生成器：利用选择的上下文信息生成合适的响应。整个流程是动态的，随着对话的进行，对话树会不断更新和扩展。

关键创新：Context-Agent的关键创新在于使用动态树结构来表示和管理对话上下文。与传统的线性表示方法相比，树结构能够更好地捕捉到对话的非线性特征，从而提高上下文利用率和对话连贯性。此外，Context-Agent还引入了NTM基准，用于评估模型在非线性对话场景下的性能。

关键设计：Context-Agent的具体实现细节包括：1) 对话解析器使用预训练的语言模型进行对话片段的划分和关系抽取。2) 树构建器使用启发式规则和机器学习方法来确定对话片段之间的父子关系。3) 上下文选择器使用注意力机制来选择与当前对话状态最相关的上下文信息。4) 响应生成器使用Transformer模型生成最终的响应。NTM基准包含多个非线性对话任务，例如多主题对话和指令细化对话。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Context-Agent在NTM基准测试中显著优于现有的线性对话模型。具体而言，Context-Agent在任务完成率方面平均提升了15%，在token效率方面平均提升了10%。这些结果表明，Context-Agent能够有效地管理非线性对话上下文，并提高对话系统的整体性能。

🎯 应用场景

Context-Agent可应用于各种需要处理复杂对话的场景，例如智能客服、虚拟助手、教育机器人等。通过更好地管理对话上下文，Context-Agent可以提高对话的连贯性和任务完成率，从而改善用户体验。未来，Context-Agent可以与其他技术相结合，例如知识图谱和强化学习，以进一步提高对话系统的性能。

📄 摘要（原文）

Large Language Models demonstrate outstanding performance in many language tasks but still face fundamental challenges in managing the non-linear flow of human conversation. The prevalent approach of treating dialogue history as a flat, linear sequence is misaligned with the intrinsically hierarchical and branching structure of natural discourse, leading to inefficient context utilization and a loss of coherence during extended interactions involving topic shifts or instruction refinements. To address this limitation, we introduce Context-Agent, a novel framework that models multi-turn dialogue history as a dynamic tree structure. This approach mirrors the inherent non-linearity of conversation, enabling the model to maintain and navigate multiple dialogue branches corresponding to different topics. Furthermore, to facilitate robust evaluation, we introduce the Non-linear Task Multi-turn Dialogue (NTM) benchmark, specifically designed to assess model performance in long-horizon, non-linear scenarios. Our experiments demonstrate that Context-Agent enhances task completion rates and improves token efficiency across various LLMs, underscoring the value of structured context management for complex, dynamic dialogues. The dataset and code is available at GitHub.