REMORY：学习用于上下文压缩的残差记忆

英文标题：REMORY: Learning Residual Memory for Context Compaction

REMORY 面向长时程 Agent 在有限上下文窗口内持续执行任务时的历史压缩问题。论文指出，仅依靠文本摘要可能无法支持后续的所有决策。为此，REMORY 引入神经记忆网络，在摘要之外补充受限的序列化残差记忆，以保留摘要可能遗漏但对未来决策有用的信息。该方法对需要长期交互、连续规划和上下文管理的 Agent 开发具有参考意义。

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