EpiCon:多智能体共享多模态记忆库,11 项基准平均提升 1.7-4.9 分
Ziyun Zeng · hf · 2026-09-30
EpiCon 提出让不同 Agent 复用彼此经验、实现集体学习而不更新模型参数的共享多模态记忆框架。核心设计:
- 两个独立训练的 2B 模型:记忆控制器(跨尝试联合精炼文本指导与视觉证据)和树状自组织器(分层沉淀经验教训,为新问题检索经验与规则),连接到持久化「经验银行」。
- 评测:11 个多模态基准、4 个任务域、2 种 harness、多个骨干模型。冻结的经验银行即便只来自单次解题尝试也能提升其他系统。
- 结果:第二个 harness 使原系统 11 基准 macro 平均提升 2.6 分;四种宿主配置下比无记忆基线提升 1.7-4.9 分;记忆操作耗时较骨干同规模记忆模型减少 67%-74%。
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