Context Anxiety

Comportamento di un modello AI che interrompe o affretta i compiti quando crede di avvicinarsi al limite dei token ancora disponibili per l'elaborazione.

Negli agenti e nei modelli di ragionamento a lungo orizzonte, il sistema sottostima i token ancora disponibili e reagisce chiudendo il lavoro, riassumendo troppo presto o scegliendo scorciatoie. Può emergere anche con spazio residuo ampio, perché dipende dalla percezione del limite. Mitigazioni comuni sono buffer più ampi del consumo effettivo, reminder espliciti nei prompt e reset strutturati con handoff. Si distingue dal degrado qualitativo del materiale di contesto.