MemHarness: Memory Is Reconstructed, Not Replayed
记忆应被重构而非回放：基于GRPO的LLM Agent经验动态适配框架
🧭 Agent记忆重构机制
Zhejiang University · Shanghai Artificial Intelligence Laboratory · Fudan University · Shanghai Innovation Institute · Shanghai Jiao Tong University
提出记忆重构范式，让LLM Agent基于当前状态改编检索经验，端到端GRPO训练，防止负迁移并提升OOD鲁棒性
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商对话推荐或搜索Agent中，检索到的历史经验（如成功对话策略、用户偏好）不应原样拼接，可设记忆重构模块，根据当前查询状态动态改写经验，避免性能负迁移。
- 使用GRPO等强化学习算法端到端训练记忆重构策略，使模型学会在适当的时候信任或调整记忆，提升在冷启动或新品类（OOD）场景的鲁棒性。
- 用户行为序列记忆库可与当前上下文结合，生成个性化引导向量，替代静态的偏好嵌入，增强推荐解释性和交互效果。
- 经验重构可作为辅助训练目标，与主任务联合优化，既显式抑制错误记忆干扰，又潜在提升模型内在推理能力，适用于离线策略学习场景。