面向长周期具身 Agent 的多模态文件系统记忆
英文标题：Multimodal Filesystem Memory For Long-Horizon Embodied Agents
针对长任务周期下的具身智能体（Embodied Agents），研究提出了多模态文件系统记忆架构（Multimodal Filesystem Memory）。长程交互中若完整保留全部历史会导致检索关键经验极为困难，而单纯压缩又易丢失关键环境细节。该研究为具身 Agent 高效检索、存储与复用多模态历史经验提供了新路径，对解决长上下文决策与持久记忆瓶颈具有重要参考价值。
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中文
论文摘要
arXiv 标识：arXiv:2610.22686v1
通告类型：new
在长任务周期（long horizons）中运行的智能体（Agents）需要一种高效的记忆机制，以便在漫长交互过程中复用先前的经验。如果完整保留所有交互历史，将难以检索定位到相关经验；而进行经验压缩又往往面临信息丢失的问题……
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