KITE: Retrieval as a Decision Procedure for Long-Term Conversational Memory
KITE：将检索构建为长期对话记忆的决策过程
🧭 Agent 长期记忆检索决策化
Memoket AI Research · Universität Stuttgart · Georgia Institute of Technology · Tsinghua University
KITE将长期对话记忆检索变成受控主题索引上的可检查决策过程，LoCoMo/LongMemEval-S准确率93.5%/86.0%，仅约1.6k tokens
📌 工作参考价值（3 点）
- 在电商客服/对话式推荐 Agent 里，长期记忆不要只依赖 embedding 相似度；可以维护一个受控的主题/商品/意图词汇表，把查询编译为显式检索计划，根据问题包含的时间、实体、主题条件去定位历史证据，提升可审计性。
- 对结构化主题索引遗漏的表面细节，用 BM25 等稀疏词法检索兜底，适合找回订单号、SKU、地址、优惠码等精确字符串，避免 embedding 模糊匹配丢失关键信息。
- 受控索引的动态扩展与合并可用于治理电商知识库和会话 topic；固定 lookup/ranking 执行路径可降低 LLM 调用成本，每题仅约 1.6k reader-context tokens，对高并发成本敏感的 Agent 场景有直接复用价值。