MemPilot：用强化学习按需编排多模态 Agent 记忆
NanyangTechnologicalUniversity · hf · 2026-10-20
南洋理工大学、清华大学与 UIUC 的论文 MemPilot 提出，多数 agent 记忆系统在查询无关模式下预构建记忆，既产生不必要的预处理成本，也可能丢弃后续才显关键的细节。
- 用强化学习优化多步 LLM 策略，在「从既有记忆检索」与「对原始多模态历史做查询特定整理」之间迭代决策，编排 LMa 与 VMa 等异构记忆模型
- 可按性能—成本—时延偏好灵活调控，自适应检索与模型选择
- 论文主页与代码已开源
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