Caching for the Future: Scrub Jay Episodic Memory Principles for Agent Memory Systems
灌丛鸦情景记忆启发的Agent记忆系统
🧭 Agent记忆系统 · 时间衰减
Birla Institute of Technology and Science, Pilani
将灌丛鸦的What-Where-When记忆与类型条件时间衰减引入LLM Agent记忆，有效处理过期事实
📌 工作参考价值（4 点）
- 对话式推荐或搜索Agent中，用户偏好与促销事实时效性不同，可借鉴类型条件衰减系数，为每条记忆（如短期价格 vs 长期偏好）自动分配不同半衰期，避免过期信息污染上下文。
- 记忆存储采用WWW元组及可腐性π_i和效用期限τ_i，检索时结合查询自适应打分，可对已有向量知识库做动态时效加权，提升检索精准度。
- 更新机制仅需O(1)次LLM调用，工程上轻量，适合电商高并发场景下记忆增量修正。
- 引入的Temporal Generalization Test（TGT）和Generalization Gap指标可用于评估自家记忆系统对时间泛化的能力，辅助上线前量化时效性风险。