Meta FAIR 的路由持续学习让智能体从过往任务中学习，而无需共享同一份全局历史
Meta FAIR 提出了路由持续学习：它把智能体过往的任务轨迹分到不同的簇里，每个簇保留自己的记忆系统，而不是让所有任务共享同一份全局历史。每次运行时，一个基于大模型的路由器会复用已有簇或新建一个簇；作者指出，在交错任务上，单一全局历史比完全没有记忆几乎没有提升。这之所以重要，是因为大规模部署的智能体会反复遇到相关问题，把不相关的历史分开，才可能真正积累经验，而不是每次都从头开始。
报道来源
- Elvis Saravia2026-10-31 15:09