arXiv · cs.AI· Eric Hanchen Jiang, Zhi Zhang, Yuchen Wu, Levina Li, Dong Liu, Xiao Liang, Rui Sun, Yubei Li, Edward Sun, Haozheng Luo, Zhaolu Kang, Aylin Caliskan, Kai-Wei Chang, Ying Nian Wu·· 6 小时前
MemCon：通过受控过程学习LLM智能体的自适应记忆管理
Memory as a Controlled Process: Learned Adaptive Memory Management for LLM Agents
arXiv:2607.13591v3阅读论文 PDF ↗
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作者：Eric Hanchen Jiang, Zhi Zhang, Yuchen Wu, Levina Li, Dong Liu, Xiao Liang, Rui Sun, Yubei Li, Edward Sun, Haozheng Luo, Zhaolu Kang, Aylin Caliskan, Kai-Wei Chang, Ying Nian Wu
研究任务与主要进展
MemCon 将LLM智能体的记忆操作建模为马尔可夫决策过程，在线学习何时检索、注入计划以及整合或遗忘记忆。作者报告，该方法在6个基准、3个智能体框架和3个LLM后端上相较多种记忆基线最高提升15.2个任务成功率点，并减少5%—20%的 token 消耗；该方法无需预训练和额外LLM调用，基于论文摘要。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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