UniMem: Complementary Episodic-to-Parametric Memory for Boundary-Agnostic Task Streams
UniMem：边界无关任务流的互补情节到参数记忆框架
🧭 Agent 记忆管理 · 参数化与检索互补 ★ 深度解读
Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences · Peking University · Meituan · University College London
受互补学习系统启发，用路由令牌解耦识别与执行，稀疏任务走检索、重复模式自动参数化，实现流式记忆扩展。
📌 工作参考价值（4 点）
- 路由与执行解耦：用轻量级路由令牌做任务识别，高容量Procedural KV Memory做任务执行，新任务无需标签即可自动分配参数块。电商推荐Agent可直接套用：路由判断用户意图，对应模块调推荐策略。
- 缓冲与门槛机制：稀疏/长尾任务保留在情节缓冲走RAG，避免过早参数化导致噪音；当缓冲证据足够且聚类质量过关时才固化为参数记忆。搜索广告场景中，低频query或新item可用此方式积累样本再触发模型更新。
- 参数隔离避免遗忘：每个任务独立KV Memory块，与冻结骨干通过可学习门控注入，天然抵抗流式任务间的灾难性遗忘。多租户推荐模型或个性化Agent可参考按用户/场景分配独立记忆单元，互不干扰。
- 无监督任务发现：基于NCD计算任务相似度 + HDBSCAN聚类，无需任务ID即可识别重复模式。可迁移到用户行为流中自动挖掘规律性行为簇，驱动推荐策略的自动聚合与迁移。