What Should an Agent Forget? Separating What Is Stored from What Is Used
智能体该遗忘什么？分离存储内容与使用内容
🧭 Agent 长期记忆的查询条件选择性遗忘 ★ 深度解读
Beihang University · East China Normal University
提出 RD-Forget，训练无关地把智能体记忆的存储与查询时使用解耦，通过语义槽替换和意图感知检索实现可逆选择性遗忘
📌 工作参考价值（4 点）
- 用户/商品画像采用 append-only source archive + query-conditioned view：不物理覆盖旧事实，按 subject|relation|scope 槽位管理同槽新值替换旧值；当前推荐/客服回答只注入最新值，历史分析或矛盾处理时可 rescue 旧值，避免过时信息污染当前结果，同时保留时间旅行能力。
- 对商品动态属性（价格、库存、类目、适用人群）建立 same-slot replacement links；例如价格更新后旧价格对当前意图应被压制，但历史比价/价格走势查询可恢复。这个机制适合电商中的事实变更、用户偏好漂移和冲突消解。
- 工程实现可复用：固定 token 预算（如 2048）下，用 frozen LLM curator 提取证据、greedy pack 选证据；排序用 lexical overlap + active entry 加分 0.4，训练无关、易上线。成本函数 c(m)=tok(m.text)+8 直接作为记忆预算约束。
- 消融结论：不进行遗忘（-FORGET）和不依赖查询的通用记忆（-QC）损害最大，因此优先做 query-conditioned curation 和 supersession；slot grouping 和 historical rescue 是次要但一致的增益，可后续迭代。