📌 一句话总结：
本工作提出 MemEvolve，一种元进化（Meta-Evolution）的智能体记忆框架，使 Agent 不仅能积累经验，还能持续进化自身的记忆架构，从“会用记忆”走向“会设计记忆”。
🔍 背景问题：
当前 LLM Agent 的自进化能力，很大程度依赖于人工设计的固定记忆系统，但这一路径存在两个根本瓶颈：
1️⃣ 记忆架构是静态的：即便 Agent 在任务中不断积累经验，其“如何记忆、如何检索、如何抽象”的机制本身却无法随任务变化；
2️⃣ 不同任务对记忆的“affordance”需求不同：适合 Web 搜索的记忆形式，往往并不适合复杂推理或长链规划，导致泛化受限。
💡 方法简介：
MemEvolve 将“记忆系统”本身视为可进化对象，提出一个双层进化（Dual-Evolution）框架：
内层进化：在固定记忆架构下，Agent 与环境交互，积累轨迹与经验；
外层进化：基于任务成功率、成本与延迟等反馈，对记忆架构本身进行选择、诊断与重设计。
为此，作者提出统一的记忆模块化设计空间，将任意 Agent Memory 拆解为四个核心组件：
Encode（经验如何抽象）、Store（如何存储）、Retrieve（如何检索）、Manage（如何维护与遗忘）。
在此基础上构建 EvolveLab，系统性重实现 12 种代表性记忆系统，并作为 MemEvolve 的“进化搜索空间”。
📊 实验结果：
在 GAIA、WebWalkerQA、xBench-DS、TaskCraft 等高难度 Agent 基准上：
在 SmolAgent、Flash-Searcher 等框架中，引入 MemEvolve 后，性能最高提升 17.06%；
进化得到的记忆系统可直接迁移到不同任务、不同 Agent 框架、不同 LLM（GPT-5-mini / Kimi K2 / DeepSeek V3.2），无需再训练；
在性能显著提升的同时，API 成本与推理时延基本保持在与无记忆或人工记忆系统相当的水平。
实验证明：记忆结构本身的设计，决定了 Agent 能走多远。
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