📌 一句话概括 研究者提出DeMem框架，将Agent记忆建模为率失真问题，测量记忆质量的新标准是压缩后决策质量的损失。
💡 为什么值得关注 从描述导向到决策导向的AI记忆研究新范式，为长程AI Agent提供理论基础。

📝 完整摘要

arXiv发表新研究DeMem，提出将Agent记忆建模为决策导向的率失真问题。核心观点：记忆的价值不在于忠实描述过去，而在于保留在固定预算下必须保持区分的历史差异。该框架测量记忆质量的标准是压缩对决策质量造成的损失。研究证明DeMem在控制合成诊断和长程对话基准测试中均获得一致收益，支持记忆应保留对决策重要的区分而非描述的原则。