SAM: State-Adaptive Memory for Long-Horizon Reasoning Agent
SAM: 面向长程推理智能体的状态自适应记忆
🧭 长程推理 Agent 记忆管理 · 状态自适应记忆 ★ 深度解读
GSAI, Renmin University of China · Beijing Academy of Artificial Intelligence
提出状态自适应记忆框架 SAM，通过记忆线索与意图驱动回忆让智能体从长历史中重建决策支撑信息，无需重训练骨干模型
📌 工作参考价值（4 点）
- 独立的记忆模块与主干解耦：记忆模型独立训练、跨主干复用，适合在已有电商对话/推荐 Agent 上植入长程记忆，避免改造主干模型。
- 分页存储 + 轻量线索：将冗长的交互历史分页并压缩为 compact cues，仅保留线索在上下文，释放 context window；可借鉴到多轮对话或搜索推荐场景的长序列管理中。
- 意图驱动的按需回忆：只有在需要时才根据当前状态选择线索召回原始页面并重建所需信息，比一把摘要或窗口截断更精准，适合电商场景中先分散探索、后期需综合早前信息的任务。
- OAT-GRPO 训练范式：将记忆调用建模为树结构，用专家委员会评估可恢复性并奖励下游任务成功，为训练独立的记忆模块提供了一种闭环方案，可迁移到需要优化长期决策质量的 Agent 训练中。