ETAMem: Decoupling and Aligning Heterogeneous Memory for Long-Term Conversational Agents
ETAMem：面向长期对话智能体的异构记忆解耦与多视图对齐框架
🧭 Agent 长期记忆 · 多视图解耦 ★ 深度解读
Nankai University · Tiangong University · University of Edinburgh
将对话记忆拆分为事件、情感、时间三视图并自适应路由检索，显著提升长期记忆中的多跳与时间推理。
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建用户长期记忆画像时，不要只按语义或时间组织；可拆成「事件 / 偏好情感 / 时间」三个视图：事实类用 semantic embedding，偏好类用 affect embedding，时间类强制按 Session→Day→Week→Month 建索引，避免偏好信息混在事件里导致检索错配。
- Entropy-based routing 可作为低成本的 query 级记忆路由：对 query 和各视图 leaf summary 算相似度分布，用归一化熵判断信号集中程度，再分配检索预算。相比 LLM routing 更稳定、开销更低。
- 工程实现上值得复用：内部节点摘要用 pending-change counter + lazy update，减少 LLM 调用；维护阈值用 Otsu + EMA 根据相似度分布自适应校准，避免长期运行后树结构退化；leaf split/merge 是必要维护操作。
- 层级 beam search 中混合 semantic embedding 与 BM25 打分，对品牌名、商品名等 exact term 查询尤其有效，可迁移到电商客服/推荐解释的记忆召回场景。