Causal Episodic Memory for Feedback-Driven Agent Repair
因果情节记忆：基于反馈的代理修复
🧭 Agent 反馈驱动修复 · 因果记忆
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence · Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT)
利用双极性因果记忆与类型条件检索，使冻结LLM在修复时复用过往成功修正，提升Text-to-SQL准确率
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商对话代理或搜索助手可将每次修复后的最终成功方案存入正例记忆，同时记录曾尝试但无效的修改方向作为负例，后续相似问题直接检索复用，避免重复推理。
- 在推荐系统的生成式修复（如商品推荐查询改写、筛选条件修正）中，可引入粗粒度失败类型分类器（如“意图理解错误”、“约束冲突”），据此条件化检索历史案例，提升修正速度与准确率。
- 采用混合检索（BM25词汇匹配+稠密向量相似）来召回相关历史经验，既能捕捉表层词重叠，又能挖掘语义相近的跨场景模式，适用于电商Agent的案例库构建。
- 无需模型更新，仅靠记忆即插即用，适合快速迭代的线上代理系统，特别适合在推荐对话、售后引导等需持续从错误中学习的场景部署。