深度分析
MemTier：在 OpenClaw 外掛下以分層記憶、PPO 檢索權重緩解 BM25 檢索瓶頸
長時運行自主代理常遭遇記憶一致性、檢索與歸因四大失效模式，導致工具執行成功率隨時間下滑。研究提出MemTier——三層記憶架構，包含結構化 episodic JSONL、五信號加權檢索、注意力歸因的認知權重更新、非同步鞏固守護程序與PPO 驅動的檢索權重學習。
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長時運行自主代理常遭遇記憶一致性、檢索與歸因四大失效模式，導致工具執行成功率隨時間下滑。研究提出MemTier——三層記憶架構，包含結構化 episodic JSONL、五信號加權檢索、注意力歸因的認知權重更新、非同步鞏固守護程序與PPO 驅動的檢索權重學習。
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StratRAG 將 HotpotQA 的 distractor 設定重新結構化，針對檢索階段提供一套可重複、可量化的多跳評測基準。資料集包含約2,200個題目，每題配對固定的15篇候選文件（2篇黃金文件、13篇相關干擾文），可直接計算 Recall@k、MRR 與 NDCG 等檢索指標。