RSM 记忆方法：4k 预算达全上下文 83% 质量，token 成本仅 32%

dair_ai · x · 2026-09-09

• dair-ai 点评一项改进长时程智能体记忆的工作 RSM：把通常被论文混为一谈的两件事拆开——记忆写入时如何合并、检索内容如何组装进 prompt。场景是 2k5k token 的紧预算，因延迟/成本/上下文限制无法全量塞入上下文。
• 方法：写入侧用带 cosine 门控的 max-member 合并规则，读取侧用 atom-aware 分组打包器。在 4k 预算下达到全上下文质量 83%、token 成本仅 32%。
• 消融显示两部分各有贡献：合并规则比 online k-means 高 5.7 分（与 DP-means 持平），分组打包器比平铺拼接高 5.0 分；在 RealMem 基准上复现，超过 Budget-RAG、Streaming-Proto 和 A-MEM 等 agentic 记忆基线。

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