解耦记忆与上下文：用于 token 高效测试时持续学习的结构化记忆

研究人员提出轻量级图记忆系统 GraphMemory，通过解耦记忆与上下文实现高效 token 的测试时持续学习。该系统将智能体记忆更新形式化为上下文优化过程，针对每个查询仅检索相关子图，使检索量在处理样本增加时保持恒定。实验表明，GraphMemory 在保持竞争性能的同时，比基准方法减少约 81-85% 的记忆构建 token。