TMEM：通过参数化记忆实现自进化智能体
原标题：Scaling Self-Evolving Agents via Parametric Memory
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现有记忆增强LLM智能体仅依赖提示词空间存储历史，无法从经验中学习。TMEM提出一种自进化参数化记忆框架，不仅压缩历史为显式记忆，还通过轻量级在线更新将蒸馏监督信号吸收进LoRA权重，从而在单轮内真正改变智能体未来行为。该方法将提取策略直接优化为强化学习问题，并通过SVD初始化加速收敛，在多项基准测试中显著优于传统基线。
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