Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence
空间记忆智能体：基于经验的空间智能程序性记忆
🧭 Agent 外部记忆自进化 · 空间推理 ★ 深度解读
Zhejiang University · Shanghai Jiao Tong University · Shanghai Innovation Institute
冻结 VLM 通过外部可验证经验蒸馏可迁移教训，并用访问证据校准迁移可靠性分数，实现无参数更新的空间推理自进化
📌 工作参考价值（4 点）
- 借鉴 TRS 校准思路：把每条 prompt/memory/经验卡片的“可迁移性”用线上反馈（reward/转化）做贝叶斯式更新（先验 + 访问证据），检索时 similarity 与 reliability 联合排序；避免纯 embedding 相似度召回高相似但低效的案例，适用于推荐解释、商品知识检索、Agent 工具经验复用。
- One-Pass Memory Writing：只在首轮经验采集时写入结构化卡片，后续仅更新卡片访问/奖励状态，能显著减少经验库冗余并提高更新覆盖率；对推荐 Agent 的 few-shot 示例库、query 改写策略库维护有直接工程价值。
- 冻结基座模型、只动外部记忆：在线服务无需做 LoRA/RL 更新，风险低、迭代快；适合电商搜索/推荐中基础 LLM 不常更新但策略需要快速试错的场景。
- 反思时输出 pattern / trap / check 三段式可迁移教训，并禁止 restating answer；这个可复用到生成式推荐、搜索 query 推荐中的经验卡片设计，增强可读性和跨任务迁移。