MemoWM：世界模型如何改变 Agent 需要记住的信息

英文标题：MemoWM: How World Models Change What Agents Need to Remember

论文 MemoWM 关注长期运行的 Agent 在持续积累经验时面临的存储需求增长问题。作者指出，世界模型能够捕捉可复用的规律，从而减少每段经验需要单独存储的信息量。论文将该问题表述为一种以世界模型为条件的记忆分配问题，旨在重新审视 Agent 的长期记忆设计。该研究对需要处理长期交互、持续学习和存储成本控制的 Agent 开发具有参考意义。

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