Just-in-Time Memory：面向LLM智能体的任务自适应即时记忆整理架构
针对大模型智能体在重用历史经验时普遍采用的“写入时整理”局限，该研究分析了传统方法在任务完成时过早将轨迹蒸馏为固定形式（如反思、工作流或策略）所带来的信息不可逆丢失问题。传统做法在未知未来查询的情况下生成静态摘要，难以适配多样化的下游任务。为此，论文探索了即时自适应记忆构建机制，提升智能体记忆提取与任务匹配的灵活性。
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