ABBEL框架通过将交互历史压缩为自然语言信念状态，并采用重建评分监督信念内容，提升长任务中LLM的摘要学习效率。相比传统递归摘要，ABBEL在CollabBench等场景中减少约50%性能差距，训练步骤减半，同时降低内存使用。信念评分作为辅助RL任务，平衡摘要简洁性与信息保留，支持更高效的长期交互。