MemCredit：面向长程网页智能体的决策效用记忆框架
原文标题：MemCredit: From Relevance to Utility for Decision-Time Memory in Long-Horizon Web Agents
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论文提出 MemCredit，把智能体记忆选择从「语义相关性」转向「决策效用」，通过反事实干预估计每条记忆对当前动作的边际贡献，并蒸馏为轻量效用估计器。在 ALFWorld 上以 500 token 记忆预算取得 86.57% 成功率，远超 BM25 检索的 65.67%。研究显示记忆效用稀疏且强依赖状态，语义相关性难以刻画。
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