Meta 发布 Routed Continual Learning 论文：LLM 路由器决策 Agent 记忆分区
rohanpaul_ai · x · 2026-11-03
Meta 论文《Routed Continual Learning》（arXiv:2610.38796，FAIR 团队，作者含 Ilya Mironov 等）提出让规模化部署的 Agent 从历史经验中持续学习的架构。
核心问题：全局历史保留全部细节但昂贵且混杂不相关经验；压缩成单一表示省钱却丢失关键信息。
- Routed CL：将过往轨迹聚成簇，每簇从固定记忆系统库中选一种维护状态；每次运行前由基于 LLM 的路由器根据问题陈述、记忆系统描述和簇摘要决定复用或新建簇
- 另提出 Context Memory Adapter 介导记忆系统与 agent 循环
在 301 个 CL-Bench 实例与 97 个 τ³-Bench 银行实例共 398 个混合任务、4 个模型、5 次匹配 rollout 上：归一化奖励比单一全局 ICL 历史高出最大可得值的 15-30%，API 成本降低 65-72%。
所属事件:Meta 发布 Routed CL 论文：Agent 记忆分池路由可省最多 72% 成本(2 条相关)→
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