Meta 论文：智能体记忆按问题类型分池更有效

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Meta 新论文发现，AI 智能体从过往尝试中学习时，把新问题匹配到相似问题的笔记，比共用一份全量历史记录效果更好。其提出的 Routed CL 用一个 LLM 路由器在每次运行前复用或新建记忆簇，每簇采用 5 种记忆类型之一（如原始历史运行或蒸馏经验）。