通用代理记忆框架（GAM）通过即时内存优化和双代理设计（记忆者与研究者）在运行时提取和合成高效上下文。其模块化设计支持灵活集成，适用于对话、自主代理的长期记忆增强及研究基准测试等场景。
本研究提出了一种双代理对抗策略学习框架，以解决深度强化学习中的过拟合和泛化能力不足的问题。实验结果表明，该框架显著提升了代理在高维观察下的泛化性能，尤其在困难任务中表现优异。
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