研究者提出CTMC控制器降低长程Agent记忆开销

论文作者针对长程语言智能体提出基于秩的内存控制器CTMC（Core-Tail Memory Controller），用单一指数参数分配提示预算，同时保留尾部记忆的摘要信息。作者称，在LongMemEval基准上该方法减少24.48%的提示token，且整体准确率保持不变。 背景上，该研究通过系统性尾部审计发现，长程Agent中重复检索会产生重尾记忆使用分布：少数状态被频繁访问，大量状态很少被检索、更易出现预测误差；记忆集中度高度依赖检索策略——随机游走呈对数正态模式，语义LLM策略呈截断幂律重尾。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。