评估编码Agent工作记忆的异构性与管理方法
原文：Measure Before You Manage: Evaluating Agent Working Memory in Coding Agents
智能体工作记忆是异构的。指令、产物、工具输出和智能体生成的状态等对象扮演着不同的语义角色，并在大小、保留和表示方面呈现不同的特征。近期工作已开始探索考虑这种异构性的记忆管理机制。本工作聚焦于语义异构性，研究它应如何塑造编码智能体工作记忆的管理与评估。通过对55条存档的编码智能体轨迹的分析，我们发现语义不同的工作记忆对象表现出明显不同的保留和压缩行为。这种异构性催生了语义感知的记忆管理。我们研究了两种语义感知策略：对象感知压缩策略和基于检索的策略。对它们的评估表明，校准带来的收益可能无法迁移到留出任务上，且相同的token预算并不意味着同等的交付上下文或管理成本。真实系统重放进一步暴露了仅凭名义预算无法捕捉的服务端限制。综合来看，这些结果说明了为什么语义结构对智能体工作记忆很重要，以及为什么评估记忆管理策略需要比名义token预算更多的指标。我们将这些经验组织为四个层面：存储状态、交付上下文、管理开销以及任务或过程结果。作者：Le Chen, Zishen Wan, Baixi Sun, Xiaolong Ma, Chih-Hsuan Yang 分类：cs.AI