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External memory enables LLM agents to improve from experience by distilling trajectories of past tasks into concise lessons for new tasks. However, memory can also lead to memory-induced degradation, where an agent fails on tasks it would solve without memory, often because it follows a lesson that is incorrect, or mis
阅读原文 · Yukyeong Lee, Yumin Choi, Jinheon Baek, Sung Ju Hwang
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
这篇论文戳中了一个很实际的痛点：给 LLM Agent 加外部记忆，本来是想让它从经验里学东西，结果有时候加了记忆反而变差。作者把这个现象叫 memory-induced degradation（记忆诱导的性能退化），并且给了一个挺有意思的诊断：问题不在记忆本身，在于 记忆是脱离证据的 。 摘要里说得很清楚，过去的做法是把轨迹蒸馏成一条条简短的经验（less...