消息，伊利诺伊大学计算机科学博士生Dylan Zhang进行了一组agent记忆实验，结果显示让模型反复总结经验可能会导致其记忆能力下降。研究者发现，GPT-5.4在无记忆状态下能正确回答的19道题目，在经过多轮记忆压缩后，准确率从100%降至54%。此外，在webshop网购任务中，AWM记忆方法在处理8条专家轨迹时得分为0.64，但当轨迹增加到128条时得分降至0.20，回到无记忆基线。作者建议，开发者应保留经过筛选的原始操作轨迹，而不是急于让agent每轮都写「错题本」。
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