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7月12日

16:16

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官方账号Decoder@Jonathan Kemper

AgenticSTS项目用五层结构化记忆替代不断增长的聊天日志，将AI提示长度从超过50万tokens压缩至约5000tokens。在卡牌游戏Slay the Spire 2中，该代理赢得6/10局对局，而使用常规聊天日志的竞争代理零胜。结果表明结构化记忆可有效控制token成本并提升游戏策略表现。

AI模型 AgenticSTS Slay the Spire 2 结构化记忆

推荐理由：他们把AI的记忆从聊天日志改成5层结构，token瞬间降了100倍，在Slay the Spire 2里赢了6/10场，别的方法全输。

7月3日

09:59

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官方账号arXiv cs.AI@Xiangchen Cheng, Yunwei Jiang, Jianwen Sun, Zizhen Li, Chuanhao Li, Xiangcheng Cao, Yihao Liu, Fanrui Zhang, Li Jin, Kaipeng Zhang

AgenticSTS提出了一种有界记忆合同，通过类型化检索为每个决策组装新提示，避免跨决策原始记录累计。在Slay the Spire 2游戏中，前沿LLM在不同配置下最低难度胜率为0%，而人类开发者报告胜率为16%。固定A0消融实验中，无记忆基线获胜3/10局，添加策略技能层后获胜6/10局，但差异统计不显著（Fisher精确p≈0.37）。研究发布了298条完整轨迹、冻结记忆/技能快照、提示记录和分析脚本的可重复测试平台。

论文 AgenticSTS Slay the Spire 2 LLM智能体

推荐理由：AgenticSTS用Slay the Spire 2游戏测试LLM智能体记忆：无记忆胜率3/10，加技能6/10，人类16%。做长时域智能体研究可以参考这个方法论。