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本文提出相关感知记忆仲裁（CAMA）框架，通过联合解耦记忆和恢复独立证据，解决多智能体记忆系统中的记忆相关性偏差，并在实验中展示了优于基线方法的性能。
本文提出了相关性感知的上下文赌博机算法，利用机器学习模型产生的代理奖励信号进行LLM路由，与标准基线相比，实现了更好的精度-成本权衡和样本效率。