RSM-full：分组记忆让受限智能体省 68% token

RSM-full 在 AMA-Bench 约 4k prompt token 预算下，保留了完整历史输入 83% 的质量，token 成本仅为后者的 32%。它按记忆到达顺序将相关记忆分组，需要时整组召回，而非检索孤立片段。作者认为，对内存受限的智能体，先组织好过去比优化检索更有效。