AI Agent

When Agents Remember Too Much: Memory Poisoning Attacks on Large Language Model Agents

当智能体记忆过多时：对大语言模型智能体的内存中毒攻击

George Torres, Sharad Shrestha, Satyajayant Misra

机构 * George Torres3（乔治·托雷斯（第三作者）） ； Sharad Shrestha1（沙拉德·什雷斯塔（第一作者）） ； Satyajayant Misra4（萨蒂亚扬特·米什拉（第四作者）） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究大语言模型驱动的个人智能体因缺乏内存安全治理存在安全漏洞，提出攻击向量GhostWriter，实现近98%注入率和约60%激活率，还提出AM-Sentry缓解技术，显著降低GhostWriter成功率并保持智能体效用。

ReThinker: Scientific Reasoning by Rethinking with Guided Reflection and Confidence Control

ReThinker：通过引导反思与置信度控制实现科学推理

Zhentao Tang, Yuqi Cui, Shixiong Kai, Wenqian Zhao, Ke Ye, Xing Li, Anxin Tian, Zehua Pei, Hui-Ling Zhen, Shoubo Hu, Xiaoguang Li, Yunhe Wang, Mingxuan Yuan

机构 * Noah's Ark Lab, Huawei, China（诺亚实验室，华为，中国） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学，香港，中国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；tool use(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 ReThinker通过引导反思与置信度控制，提升大语言模型在专家级科学推理任务中的性能

Enabling Personalized Long-term Interactions in LLM-based Agents through Persistent Memory and User Profiles

Rebecca Westhäußer, Wolfgang Minker, Sebatian Zepf

机构 * Ulm University（乌尔姆大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；agentic(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments 8 pages, 1 figure, 1 table

A Survey on Autonomy-Induced Security Risks in Large Model-Based Agents

Hang Su, Jun Luo, Chang Liu, Xiao Yang, Yichi Zhang, Yinpeng Dong, Jun Zhu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech.（计算机科学与技术系） ； College of AI（人工智能学院） ； Institute for AI（人工智能研究院） ； BNRist Center（BNRist中心） ； THBI Lab（THBI实验室） ； Tsinghua-Bosch Joint Center for ML（清华大学-博世联合机器学习中心） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；tool use(abstract)；planning(abstract)

Comments 18 pages

Advancing Tool-Augmented Large Language Models via Meta-Verification and Reflection Learning

Zhiyuan Ma, Jiayu Liu, Xianzhen Luo, Zhenya Huang, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） ； Research Center for Social Computing and Interactive Robotics, Harbin Institute of Technology（社会计算与交互机器人研究中心，哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

Comments Accepted at the Research Track of KDD 2025

Teach and Grow: An Agent-Centered Architecture for General Robot Learning

教学与成长：面向通用机器人学习的智能体中心架构

Chang Nie, Zhe Liu, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出TGL智能体中心架构，通过将演示转化为可复用技能块，无需特定任务再训练即可实现通用机器人学习，在LIBERO评估中达SOTA性能，还提出相关缩放定律假设。

ECHO: A Locally-Deployable Agentic Health Assistant with Temporal Memory, Safety Guardrails, and Speech Assessment

ECHO：具备时序记忆、安全护栏与语音评估功能的本地可部署智能体式健康助手

Abdulkadir Külçe, Alihan Esen, Çağla Fikir, Berke Kurt, Kuzey Arar, Gökhan Ercan, Faik Boray Tek

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文提出具备时序记忆、安全护栏与语音评估功能的本地可部署智能体式健康助手ECHO，其核心聊天机器人、安全层、语音评估模块均达特定性能指标，且可在消费级硬件运行，符合数据保护法规。

Comments 5 pages

RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States

RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱

Yi Yang, Zhennan Chen, Yihong Zhuang, Tiehan Fan, Yinan Chen, Jian Li, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 RoMeRL通过降阶效用状态解决自进化LLM智能体记忆的反馈分散与记忆-奖励陷阱问题，在ALFWorld等基准上显著提升任务性能、降低记忆规模与LLM调用

SpecBox: Speculative Sandbox Scheduling for Efficient LLM Agent Serving

SpecBox：用于高效大语言模型智能体服务的推测性沙盒调度

Yihui Zhang, Tianyu Wo, Jinghao Wang, Xiaoyang Sun, Menghao Zhang, Cangzhou Yuan, Li Li, Chunming Hu, Albert Y. Zomaya, Renyu Yang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型智能体服务中沙盒部署的资源利用与延迟矛盾，提出SpecBox，通过推测性沙盒预分配、上下文感知随机预取及相关优化，有效降低端到端延迟并削减峰值内存消耗。

TraceCAD: Trace-Guided Repair for Agentic CAD Generation

TraceCAD：面向智能体CAD生成的轨迹引导修复

Fengxiao Fan, Jingzhe Ni, Fan Sang, Xiaolong Yin, Yu Liu, Ruofeng Tong, Min Tang, Peng Du

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 TraceCAD是一种用于智能体CAD生成的轨迹引导修复方法，通过引入持久状态等机制提升了CAD生成的几何质量与修复可靠性，在DeepCAD基准测试中取得了良好效果。

Comments 18 pages, 7 figures; includes supplementary material

AgentMemBench: A Systematic Benchmark for Evaluating Long-Term Memory Management Strategies in Conversational AI Agents

AgentMemBench：用于评估对话AI智能体长期记忆管理策略的系统基准

Ahmed Cherif

机构 * Sofrecom（索弗雷科姆） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究构建了AgentMemBench基准，评估五种记忆策略及两款现有系统，发现外部键值存储（EKV）在长程对话记忆任务中表现最优，但存在内存占用成本，同时公开了全部可复现资源。

Comments 22 pages, 3 figures submitted on Neural Computing and Applications

ECHO: Prune To Act, Trace To Learn With Selective Turn Memory In Agentic RL

ECHO: 在智能体强化学习中通过选择性回合记忆进行剪枝行动与追踪学习

Zijun Xie, Binbin Zheng, Enlei Gong, Jihua Liu, Yuyang You, Lingfeng Liu, Jiayao Tang, Guanqun Zhao, Aoqi Hu, Zeyu Chen

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出ECHO框架，通过选择性回合记忆和源索引重建解决长程智能体强化学习中的历史崩溃与可追踪学习问题，在BrowseComp-Plus上达到43.4%准确率，优于GRPO和SUPO。

SciToolAgent-Evo: An Ontology-Aware Self-Evolving Agent for Open-World Scientific Tool Acquisition

SciToolAgent-Evo：一种面向开放世界科学工具获取的本体感知自进化智能体

Yuqi Tang, Chenyi Zhou, Libin Wang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Huajun Chen

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对LLM智能体依赖静态工具空间难以适配开放世界科学工作流的问题，提出SciToolAgent-Evo本体感知自进化智能体，结合进化记忆与本体化工具图，利用LinUCB平衡探索利用，推出OpenSciToolBench基准并取得最优性能。

Comments 19 pages, 4 figures, under review

Voice Memory for Agentic Speech Recognition

面向智能体语音识别的语音记忆

Chao-Han Huck Yang, Zih-Ching Chen, Piotr Zelasko, Zhehuai Chen, Jagadeesh Balam, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 该研究提出仅推理方案Voice Memory，通过听者-思考者架构克制过度校正，在10个HyPoradise域上将加权词错误率降至7.52%，可跨校正器迁移且不增加推理参数。

Comments Preprint. Technical report and open source: https://huggingface.co/huckiyang/voice-memory

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

Supra Cognitive Modes: A Routed Architecture for Agent Memory

超认知模式：一种用于智能体记忆的路由架构

Joshua Tobkin, David Yang

机构 * Supra Research（超研） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究智能体记忆工作负载，提出超认知模式（SCM）架构，通过共享摄取底层及相关机制处理查询，在三个基准上进行表征，给出参考运行成绩等，展示了一种路由配置及故障模式，验证了相关设计。

State Compression in Two-Agent LLM Relays: A Closed-World Study of Constraint Preservation

双智能体语言模型中继中的状态压缩：约束保留的封闭世界研究

Anantha Sharma, Sheeba Elizabeth John, Kaarthik Senthil Kumar, Saratsuhas Vijayababu

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究双智能体LLM中继中交接压缩问题，比较无压缩、叙述性总结、JSON提取、基于嵌入的修剪四种交接条件，发现交接表示影响下游可行性，JSON提取可行性准确率最高达0.96，结构化可审计表示利于约束检查。

Comments 8 pages, 2 figures, 3 tables

ChipChat: Low-Latency Cascaded Conversational Agent in MLX

ChipChat：MLX 中的低延迟级联对话代理

Tatiana Likhomanenko, Richard He Bai, Zijin Gu, Zakaria Aldeneh, Shiladitya Dutta, Luke Carlson, Han Tran, Yizhe Zhang, Ruixiang Zhang, Huangjie Zheng, Navdeep Jaitly

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；AI agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 探讨实时设备语音代理最佳架构问题，介绍低延迟级联系统 ChipChat，它通过架构创新和流优化克服传统瓶颈，集成多种技术，用 MLX 实现亚秒级响应延迟，为实用语音 AI 代理发展提供新路径。

Comments best demo paper award ASRU 2025

Journal ref ASRU 2025

Why Git Is the Memory Solution for the Agentic Development Lifecycle

为什么Git是智能开发生命周期的记忆解决方案

Frank Guo

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 研究智能开发生命周期中代码变更推理过程的记忆问题，提出将记忆与Git绑定的方法，通过解决种子供应和答案组装问题，实现低令牌数回答且结果可复制。

Comments 8 pages

Remember When It Matters: Proactive Memory Agent for Long-Horizon Agents

记住重要时刻：用于长期任务智能体的主动记忆智能体

Yifan Wu, Lizhu Zhang, Yuhang Zhou, Mingyi Wang, Bo Peng, Serena Li, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究长期任务中智能体决策时行为状态衰减问题，提出用主动记忆智能体并行干预，更新记忆库并决定是否提醒。该方法在多个基准测试中提升了智能体性能，消融实验证明其优势，还训练模型实现部分迁移。

STAGformer: A Spatio-temporal Agent Graph Transformer for Micro Mobility Demand Forecasting

STAGformer：用于微移动需求预测的时空代理图变换器

Ye Zihao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对共享单车系统站点级需求预测难题，提出STAGformer模型，通过两步代理注意力机制及四个核心模块，以线性复杂度实现高效全局建模，实验表明其在多预测范围优于基线，消融研究验证各组件贡献。

From Detecting Agency to Doing Work: Self-Caused Credit Builds a Durable Behavioral Self in a Minimal Spiking Agent

从检测能动性到执行工作：自我归因的信用在最小脉冲智能体中构建持久的行为自我

Haoliang Han

机构 * Institute of Biomedical Strategy（生物医学战略研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过能动门控的慢速信用更新，智能体在脉冲神经网络上形成持久的行为残留，实现自我保存和任务保持，无需重放缓冲区。

Comments 22 pages, 6 figures. Includes supplementary information in the same PDF

Mandol: An Agglomerative Agent Memory System for Long-Term Conversations

Mandol：一种用于长期对话的聚合式智能体记忆系统

Yuhan Zhang, Zhiyuan Guo, Ziheng Zeng, Wei Wang, Wentao Wu, Lijie Xu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出Mandol聚合式记忆系统，通过统一内存原生架构整合碎片化记忆，结合层次化记忆模型、聚合语义数据结构与量化查询机制，在长期对话基准上取得最佳准确率并实现5.4倍检索加速。

Comments 10 pages, 3 figures

MIRROR: Novelty-Constrained Memory-Guided MCTS Red-Teaming for Agentic RAG

MIRROR: 基于新颖性约束的记忆引导MCTS红队测试用于智能体RAG

Inderjeet Singh, Andrés Murillo, Motoyoshi Sekiya, Yuki Unno, Junichi Suga

机构 * Fujitsu Research of Europe, United Kingdom（欧洲富士通研究机构，英国） ； Fujitsu Limited, Japan（日本富士通有限公司） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出MIRROR框架，通过记忆引导蒙特卡洛树搜索和显式新颖性约束，在多模态智能体RAG系统的四个攻击面上实现高攻击成功率，并降低跨表面方差。

Comments 6 pages, 2 figures. Accepted at the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026), IEEE WCCI 2026; presented as an oral talk. Code and ART-SafeBench benchmark: https://github.com/FujitsuResearch/mirror

Benchmarking Agentic Review Systems

基准测试智能审稿系统

Dang Nguyen, Wanqing Hao, Yanai Elazar, Chenhao Tan

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 针对AI辅助研究给同行评审带来的压力，新兴智能审稿系统涌现，但缺乏评估标准。本文评估了多种系统，发现最佳配置（OpenAIReview + GPT-5.5）在成对准确性上达83.0%，能捕获71.6%注入错误，且用户反馈正面。

Comments 11 pages, 7 tables, 4 figures

Control-Plane Placement Shapes Forgetting: An Architectural Study of Agent Memory Across Thirteen System Configurations

控制平面放置塑造遗忘：跨十三种系统配置的智能体记忆架构研究

Dongxu Yang

机构 * DeepLethe 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究LLM在智能体记忆管道中的位置（控制平面 vs 召回平面）对遗忘失败模式的影响，通过13种配置在385例对抗测试集上的实验，揭示了三种放置机制的互补覆盖范围，并提出了ForgetEval评估套件。

Comments 25 pages including appendices. Code, benchmark, and adapters released under MIT at https://github.com/deeplethe/lethe

Closing the Reflection Gap: A Free Calibration Bonus for Agentic RL

缩小反思差距：面向智能体强化学习的免费校准奖励

Yinglun Zhu

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM智能体在环境反馈后自我评估不准确的问题，提出RefGRPO方法，通过对比反思与实际结果计算免费校准奖励并动态调整系数，同时提升反思校准和任务准确率。

SMSR: Certified Defence Against Runtime Memory Poisoning in Persistent LLM Agent Systems

SMSR：针对持久化LLM代理系统中运行时内存投毒的认证防御

Tarun Sharma

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SMSR防御框架，通过写入时HMAC签名和查询时随机化内存消融与基于判决的多数投票，首次为多会话内存投毒攻击提供认证鲁棒性保证。

TAME: A Trustworthy Test-Time Evolution of Agent Memory with Systematic Benchmarking

TAME: 一种可信的智能体记忆测试时演化与系统化基准测试

Yu Cheng, Yongkang Hu, Jiuan Zhou, Yushuo Zhang, Yihang Chen, Huichi Zhou, Mingang Chen, Zhizhong Zhang, Kun Shao, Yuan Xie, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Computer Software Evaluating and Testing（上海计算机软件评测与测试重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TAME框架，通过执行器-评估器循环实现记忆的可信演化，解决良性任务演化中智能体可信度下降问题，在GPT-5.2 AIME上准确率提升14.6个百分点。

DMF: A Deterministic Memory Framework for Conversational AI Agents

DMF：对话式AI代理的确定性记忆框架

Matteo Stabile, Enrico Zimuel

机构 * Roma Tre University（罗马三大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出一种CPU优先的确定性记忆框架DMF，通过经典NLP分析、向量几何和数学评分替代生成式记忆压缩，实现零令牌成本且与Mem0相当的准确性。

Comments 21 pages, 3 figures