SWE-MeM: Learning Adaptive Memory Management for Long-Horizon Coding Agents

SWE-MeM 处理长程 coding agent 在有限上下文预算下管理冗长、噪声交互历史的问题。摘要指出现有方法常依赖静态压缩流程，或强制固定压缩时机和粒度，无法联合优化记忆管理。该工作把“什么时候压缩、保留什么、何时恢复历史”做成学习问题，和当前代码 agent 的长任务失败模式直接相连。