RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱
评分
77提出新的降阶效用状态框架，并给出理论保障，对记忆-奖励陷阱问题提供了独特视角。
文章结构严谨，理论与实验相互印证，指标提升显著且开源代码。
降低内存占用和 LLM 调用次数，对部署自进化 Agent 系统有直接实用价值。
自进化 Agent 是当前热点，论文发表于 arXiv 预印本，时效性好。
arXiv 预印本来自学术来源，但尚未经过同行评审。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
方法创新性强，理论分析与实验验证兼备，且效果显著，属于高质量论文。
AI 点评
「这篇论文戳中了自进化智能体记忆系统中的两个痛点：反馈稀释和奖励污染。如果你在做 Agent 的长期记忆或反思机制，RoMeRL 的降阶思想可能会给你一个很实用的新思路——用固定语义坐标代替无限增长的轨迹索引，既省内存又减少了误更新。实验数字也很亮眼，特别是 Cold-Q 降低 80% 和 LLM 调用减少 21%，说明不仅理论上漂亮，工程上也划算。」
速览
本文提出 RoMeRL 框架，解决自进化 LLM 智能体记忆中反馈分散与记忆-奖励陷阱问题。该方法以固定维度的语义坐标表示任务记忆，将效用状态按结果极性和记忆动态因式分解，在覆盖新经验的同时保持反馈集中。理论上证明降阶参数化能提高每个效用坐标的平均反馈，并刻画错误坐标的稳态占用率。在 ALFWorld 和 LifelongAgentBench 上，RoMeRL 将 Cold-Q 比率降低 80%，反馈密度提升约 6 倍，内存占用减少 84.4%，LLM 调用减少 21.1%。
- 提出 RoMeRL 方法，用固定维度的语义坐标表示智能体记忆，解决反馈覆盖与记忆-奖励陷阱的耦合问题。
- 理论上证明降阶效用状态能增加每个坐标的平均反馈，并分析错误坐标的稳态占用。
- 在 ALFWorld 和 LifelongAgentBench 上，Cold-Q 比率降低 80%，反馈密度提升约 6 倍，内存减少 84.4%，LLM 调用减少 21.1%。
正文
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