MCCL提出智能体记忆持续学习框架

MCCL研究团队提出Memory-Centric Continual Learning（MCCL）框架，主张把智能体记忆的评判重点从“能否召回存储内容”转向“能否改善未来行动”。 框架包括三轴分类法、双循环生命周期和评测协议，并建模智能体性能随经验、存储容量与计算预算增长的规律，为通过记忆实现持续改进的自主智能体提供研究路线；这些内容属于论文提出的框架与建模方法，不代表实际效果已经得到验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。