长时程 Agent 在行动前出现记忆控制信号

英文标题：Memory Control Signals Emerge Before Action in Long Horizon Agents

该论文研究长时程语言模型 Agent 中的记忆控制机制。随着交互历史持续累积，Agent 的计算成本会上升，同时相关信息也更难被保留和复用。论文指出，现有上下文管理方法主要关注如何压缩或检索历史信息；其研究聚焦于行动发生前涌现的记忆控制信号。该发现可能为开发者设计更高效的上下文管理、记忆保留与信息复用机制提供参考。

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