Memento

Memento 是一个无需更新大语言模型权重即可提升LLM智能体性能的持续学习框架。它采用基于记忆的案例推理（CBR）机制，通过 Planner-Executor 两阶段架构实现任务分解与工具调用，支持 MCP（Model Context Protocol）工具集成，并提供参数化与非参数化两种记忆检索方式。项目强调在线强化学习范式下的内存读写优化，适用于需要长期经验积累、任务泛化与分布外（OOD）适应的智能体场景，如复杂多步工具调用、自动化工作流与动态环境交互系统。