提出在文本检索与参数内化之间动态路由记忆，以缓解历史增长带来的推理成本。
推荐理由：核心变化是按知识类型选择文本检索或参数内化，避免所有历史都进入上下文；若路由可靠，智能体长期运行成本将不再随记忆线性膨胀。
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