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该论文提出了 MemIG，一种面向大语言模型智能体的自演化记忆框架，将经验存储为可索引、定量化的结构化记录（而非自由形式的文本），以改进计算机模拟中的抗体优化，包括对同时引入的多个突变进行上位性建模。