Meta 发布 Routed CL 论文：Agent 记忆分池路由可省最多 72% 成本

Meta FAIR 团队（作者含 Ilya Mironov 等）发布新论文《Routed Continual Learning》（arXiv:2610.38796）。方法核心是不再让 Agent 共享一份完整历史记录，而是由一个 LLM 路由器根据任务类型将记忆划分到不同分区，实现按任务分池管理。实验显示该方案在效果提升的同时，可节省 65%-72% 的 API 成本，为规模化部署的 Agent 记忆管理提供了新思路。

2026-11-03 ~ 2026-11-03 · 2 条相关

• Meta 论文：Routed CL 让 Agent 按任务分池记忆，效果提升且省 65-72% API 成本 — rohanpaul_ai · 2026-11-03

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