“LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems” 论文笔记

LLM 驱动的多智能体系统靠角色分工协作解决复杂任务，而
多智能体记忆是它随时间持续适应的物质基础。失败暴露隐藏约束、成功 rollout 暴露可复用策略、奖励把行为锚定在环境反馈上。近期工作越来越倾向于
多粒度记忆库，在不同抽象层次上捕捉经验：MAS 轨迹、蒸馏出的语义洞察、可编排的技能 schema。但作者指出现有记忆系统被两个关键问题卡住：