Just-In-Time Agent Memory with Runtime Agentic Research
即时 Agent 记忆：运行时按查询构建上下文的 JAM 框架
🧭 Agent 记忆 · 运行时上下文构建 ★ 深度解读
Beijing Academy of Artificial Intelligence · Peking University · Hong Kong Polytechnic University
JAM 将 Agent 记忆从请求无关预压缩转为运行时按查询构建上下文，结合分层工作区与可训练研究员策略
📌 工作参考价值（4 点）
- 对推荐 Agent 的用户长期行为/会话历史，不要只存预生成摘要；学 JAM 保留原始 session，并用轻量 memo/README 做导航，在线时用小模型按 query 迭代 open/search/browse，保留跨 session 细粒度依赖。
- 工程上采用 hybrid BM25 + dense retrieval 提供候选；离线建库一次性成本可接受，在线 13.81s/query 质量反超 58.08s 的 MemAgent；测试期可增加 action budget 换取 F1，budget 是上限而非固定成本，多数 query 早停。
- 训练研究员时用 verified-trajectory SFT 过滤“浅搜即答”的捷径行为，再用 GRPO 优化，奖励用 source recall（召回 gold supporting sessions）；训练时注入 hint 稳定多步探索，推理时移除，业务可直接复用该奖励设计。
- Memory-Gym 的四阶段合成 pipeline（anchor discovery → task-dependent expansion → instantiation → validation）可改造用于生成电商场景训练样本：单跳定位、多跳证据连接、多 session 聚合，覆盖用户行为轨迹与商品知识。