IBM 研究：智能体记忆该给多少，取决于模型能力档位

IBM Research 发布 ALTK-Evolve 研究，探讨智能体记忆（agentic memory）的剂量问题。在八款模型（从 30B 稠密模型到前沿闭源系统）上评估后发现，记忆并非开启即有效的功能，而是需要按模型能力校准的剂量：有余量的强模型适合注入完整指南集，较弱模型适合紧凑核心加按任务检索，已饱和模型则无明显增益。