MRMS: A Multi-Resolution Memory Substrate for Long-Lived AI Agents

MRMS 提出多分辨率记忆基底，把个人上下文、外部证据和可修订记忆分层处理。它避免把所有记忆都压缩成同一类摘要或 embedding：证据需要可追溯，状态需要可更新，长期偏好又需要稳定保留。论文的可读点在于它直接处理“长期 agent 会记错、会过期、会混淆证据和结论”这个现实问题。