精选理由
这篇论文解决了记忆系统被动检索的问题，让智能体自己决定查哪层记忆，效果还很强。
NapMem论文提出将长期记忆视为智能体可自主导航的动作空间，通过强化学习训练智能体选择合适粒度的记忆。它构建多粒度记忆金字塔，包括原始对话、类型化记忆记录、主题轨迹和用户画像，并通过溯源关系链接成工具。在PersonaMem-v2、LongMemEval和LoCoMo基准上保持竞争力，且不损害通用推理与工具使用能力。
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NapMem论文提出将长期记忆视为智能体可自主导航的动作空间，通过强化学习训练智能体选择合适粒度的记忆。它构建多粒度记忆金字塔，包括原始对话、类型化记忆记录、主题轨迹和用户画像，并通过溯源关系链接成工具。在PersonaMem-v2、LongMemEval和LoCoMo基准上保持竞争力，且不损害通用推理与工具使用能力。
// Memory becomes an action space // Great paper on long-term memory for agents. (bookmark it) In short, it's discusses the use of a learned policy for using memory at the right granularity. Most memory systems still…