Salesforce AI研究提出即时记忆（JitMem）：智能体不再任务结束后立即总结轨迹，而是完整保存原始执行路径，等新任务到来时再由策展器按需提取。在 ALFWorld、WebShop 与 τ²-bench 上，成功率分别高出最强基线 16.2、16.3 与 3.9 个百分点；即使未经训练的策展器也能持平或超越传统写时记忆。

核心翻转在于把记忆整理从“写时”推迟到“读时”。现有方法在任务结束瞬间把轨迹蒸馏成固定反思、技能或策略，再靠相似度检索；问题是，你必须在还不知道未来任务需要什么的时候就决定保留什么，信息一旦丢弃就不可逆，且同一条经验对不同任务其实有不同价值。JitMem 把原始轨迹无损存入记忆库，检索后由策展器结合当前任务生成短小、任务自适应的记忆载荷。因为载荷立刻被同一任务使用，策展器可直接用任务成功与否作为奖励训练，避开了长程信用分配和人为任务分组。论文还显示，读时策展本身贡献了大部分收益，训练只是进一步放大。

智能体记忆的瓶颈或许不在“存多少”，而在“何时决定存什么”。写时蒸馏看似高效，实则是在用今天的无知约束明天的可能；读时策展则把决策权留给真正需要信息的那一刻。如果这一范式站得住，后续工作更该关注检索成本与策展延迟，而不是继续堆写时总结的花样。