HyMem: Hierarchical Context Management for Long-Horizon Agents via Information Isolation
HyMem：通过信息隔离实现长程智能体的分层上下文管理
🧭 Agent 长程上下文分层隔离 ★ 深度解读
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences · University of Chinese Academy of Sciences · Nanjing Artificial Intelligence Research of IA
提出训练无关的分层上下文隔离框架 HyMem，将规划、执行、子任务推理与结构化记忆分离，显著提升长程 agent 的 Pass@1
📌 工作参考价值（4 点）
- 把 planner 与 executor 上下文彻底拆开，执行结果只回传 schema 化 RESULTS/RETURN，原始工具输出、重试和中间推理留在临时 context；适合电商导购 Agent 在多轮搜索与商品比较时，防止详情页噪声淹没主任务。
- 复杂子任务用独立的 isolated reasoning session 处理，返回结论+证据+confidence，主 planner 不累积推理过程；可直接用于优惠计算、多条件筛选、价格/评论冲突验证等需要多跳分析的导购场景。
- 结构化记忆分三类：episode/working/tool memory，fold 时只保留里程碑、当前目标和可复用工具经验；可用于长会话用户偏好记忆与跨会话召回。
- 确定性 fold triggers（planner ctx 利用率>0.99、连续失败>=3、tool calls>=10 等）可照搬，训练无关、即插即用；适合在现有 ReAct/搜索推荐 Agent 上快速压测上下文稀释问题。