ForeDreamer: A Self-Evolving Dual-Agent Memory Architecture for Future Event Prediction
ForeDreamer：面向未来事件预测的自进化双智能体记忆架构
🧭 Agent 记忆与自进化 · 未来事件预测 ★ 深度解读
Zhejiang University · Ant Group · National University of Singapore · Zhejiang University of Technology
双智能体将嘈杂网络证据蒸馏为结构化事实记忆，并用双轨经验自进化提升预测校准
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商搜索/推荐 agent 中，可将召回/检索结果的处理从主决策链路剥离，由专门子 agent 用「指南+工具」流程把原始商品信息、用户行为、query 上下文蒸馏成结构化事实记忆，主 agent 只消费干净证据，降低长上下文噪声干扰。
- 自进化双轨经验：一条是文本经验（搜索计划、排序/预测校准提示），一条是过程性工具经验（可执行数据处理工具/流程）。推荐 agent 可基于线上反馈小流量验证定期更新经验池，采用 ADD/MODIFY/REMOVE 编辑和验证门控，避免线上劣化。
- Compositional Tool Reuse 减少重复工具生成：当需要新处理流程时，先检索并复用已有工具，只生成缺失部分；可应用于推荐 agent 的工具库管理，降低工具膨胀与相似代码重复。
- Diversity-Guided Exploration 防止策略收敛到单一 pipeline：定期根据现有策略类别摘要生成多样候选，避免只微调某一种召回/排序策略；可借鉴到推荐策略探索与自动策略生成中。