MemPilot：用强化学习编排 LLM 智能体的按需多模态记忆策展

MemPilot 论文提出一个用强化学习动态调度多模态智能体记忆策展的框架，按偏好平衡性能、成本与延迟。策略联合控制证据量、策展指令、模型选择和视觉访问，并通过目标维度优势解耦和前缀边际效用估计做多步信用分配；在五个多模态智能体记忆基准上的偏好扫描显示其权衡前沿优于现有基线。