MemPrism 用任务条件关系视图为长程智能体组织记忆。
资讯摘要
论文提出 MemPrism，一种任务条件关系记忆框架，将持久经验存储与决策时工作记忆分离：交互记录为事件流，轻量视图策略按当前任务上下文选择关系结构、证据范围、结果条件与粒度，再由确定性合成与渲染器生成临时光学工作记忆视图，供冻结的任务策略使用。作者报告在长程具身与网页智能体基准上任务表现提升、轨迹越长越明显，同时降低记忆 token 消耗，且视图策略可跨不同 VLM 迁移。
要点速读
- 论文将“保留相关历史却未暴露当前决策所需关系”的问题称为表示不匹配（representation mismatch）。
- MemPrism 用事件流存储交互，并由视图策略动态构建关系视图，渲染为临时光学工作记忆视图。
- 作者报告在长程具身与网页智能体基准上性能提升、记忆 token 消耗下降，视图策略可跨 VLM 迁移。
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采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。