你翻对口袋了吗？面向记忆增强Agent的成本敏感存储路由

记忆增强Agent维护多个专门化存储，但大多数系统对每个查询都从所有存储检索，增加成本并引入无关上下文。我们将记忆检索形式化为存储路由问题，并用覆盖率、精确匹配和token效率指标进行评估。在下游问答上，oracle路由器相比均匀检索以少得多的上下文token取得更高准确率，证明选择性检索同时改善效率和性能。我们的结果表明，路由决策是记忆增强Agent设计的一等组件，并为可扩展多存储系统的学习型路由机制提供了动力。我们还将存储选择形式化为在答案准确率与检索成本之间权衡的成本敏感决策问题，为路由策略提供了有原则的解释。