当前AI代理虽能存储大量交互历史，但因缺乏结构化处理，难以高效复用，反而因冗长低质上下文导致性能下降。原始记忆检索易被无关信息淹没，降低准确率与响应速度。PlugMem提出一种通用内存模块，将交互历史转化为结构化、可复用的知识表示，在减少记忆token用量的同时，显著提升多类代理基准任务表现。其核心突破在于强调“组织优于堆砌”——通过提炼关键经验、过滤噪声，使代理能快速定位当下所需信息，解决记忆规模增长与效用衰减的矛盾。（200字）

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