规划
ECHO: Prune to act, trace to learn with selective turn memory in agentic RL
2026-07-01arxiv.org
★★★★★
提出 ECHO 方法，通过选择性修剪对话轮次记忆，优化 Agent 在强化学习中的长期交互表现。
值得记下
阅读原文↗将“剪枝”从模型压缩迁移到记忆管理，以价值驱动自动筛选关键交互，为长程 agent 提供更轻量的记忆方案。
内容来源：arxiv.org，版权归原作者所有
提出 ECHO 方法，通过选择性修剪对话轮次记忆，优化 Agent 在强化学习中的长期交互表现。
将“剪枝”从模型压缩迁移到记忆管理，以价值驱动自动筛选关键交互，为长程 agent 提供更轻量的记忆方案。
内容来源：arxiv.org，版权归原作者所有