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UCSD与Amazon提出EMMA：把多智能体系统的配置存为情景记忆，并严格限制记忆怎么改。失败后反思器只把修复分配给拥有该范围的模块，一次只改一处。在KramaBench、AppWorld、BBEH五个backbone上综合最佳，比最强基线高32.5%，训练执行次数少17%到38%。本文分析它对银行多智能体系统演化的启示。