“CoEvo-Mem: Co-Evolving Retrieval Policy and Memory Bank for LLM Agents” 论文笔记

2026-09-17 分类：技术专栏阅读(4) 评论(0)

核心观点是：检索决定哪些记忆会被暴露、从而收到使用反馈，而记忆库的更新又会重塑未来检索的排序，两者构成一个被以往工作忽视的反馈环。CoEvo-Mem 把这件事形式化为一个耦合学习问题，用一个轻量残差路由器学习检索路由，用一张分型关系图承载记忆进化，并通过交替相位训练来协调二者