AdaMem：让个性化长程LLM智能体学会记住什么
原标题：AdaMem: Learning What to Remember for Personalized Long-Horizon LLM Agents
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针对LLM智能体长期记忆中的信息冗余和成本问题，AdaMem提出了一种自适应记忆方法。该方法根据用户角色和学习反馈，动态优化记忆保留策略，避免无关信息干扰。实验表明，相比基线方法，AdaMem在减少9%记忆量的同时，将问答准确率提升了9%。
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