arXiv 2026年10月7日作者提出 MemCo 记忆中心协作框架，为每个智能体保留环境特定的局部记忆图，并把经证据聚合与 Wilson 下置信界筛选的可迁移工作流提升到共享全局记忆，在线决策时按当前状态、任务阶段与目标检索并落地局部与全局记忆；在 ALFWorld、PDDL、FEVER、ScienceWorld 四个基准与多个 LLM 骨干上，MemCo 在 12 个评测设置中 10 个取得最高准确率、9 个使用最少交互步数，例如 Qwen3-4B 下 ALFWorld 留出布局准确率相对次优基线提升 43.47%、步数减少 32.10%。作者提出 MemCo 记忆中心协作框架，为每个智能体保留环境特定的局部记忆图，并把经证据聚合与 Wilson 下置信界筛选的可迁移工作流提升到共享全局记忆，在线决策时按当前状态、任务阶段与目标检索并落地局部与全局记忆；在 ALFWorld、PDDL、FEVER、ScienceWorld 四个基准与多个 LLM 骨干上，MemCo 在 12 个评测设置中 10 个取得最高准确率、9 个使用最少交互步数，例如 Qwen3-4B 下 ALFWorld 留出布局准确率相对次优基线提升 43.47%、步数减少 32.10%。MemCo 用局部与全局双层记忆协作，让 LLM 智能体在未见环境中把 ALFWorld 留出布局准确率提升 43.47% 并减少 32.10% 交互步数作者提出 MemCo 记忆中心协作框架，为每个智能体保留环境特定的局部记忆图，并把经证据聚合与 Wilson 下置信界筛选的可迁移工作流提升到共享全局记忆，在线决策时按当前状态、任务阶段与目标检索并落地局部与全局记忆；在 ALFWorld、PDDL、FEVER、ScienceWorld 四个基准与多个 LLM 骨干上，MemCo 在 12 个评测设置中 10 个取得最高准确率、9 个使用最少交互步数，例如 Qwen3-4B 下 ALFWorld 留出布局准确率相对次优基线提升 43.47%、步数减少 32.10%。作者提出 MemCo 记忆中心协作框架，为每个智能体保留环境特定的局部记忆图，并把经证据聚合与 Wilson 下置信界筛选的可迁移工作流提升到共享全局记忆，在线决策时按当前状态、任务阶段与目标检索并落地局部与全局记忆；在 ALFWorld、PDDL、FEVER、ScienceWorld 四个基准与多个 LLM 骨干上，MemCo 在 12 个评测设置中 10 个取得最高准确率、9 个使用最少交互步数，例如 Qwen3-4B 下 ALFWorld 留出布局准确率相对次优基线提升 43.47%、步数减少 32.10%。