AI Agent

Ground Truth First: A Longitudinal Evaluation Instrument for Agent Memory, and the Tenure Crossover in Memory-Architecture Rankings

真实优先：智能体记忆的纵向评估工具及记忆架构排名中的任期交叉

Quentin Spencer

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

AI总结 研究大型语言模型智能体记忆基准问题，提出颠倒流程的评估方法，通过合成虚构语料库嵌入新特征，对五种记忆架构基准测试，发现排名随历史长度反转，分层架构表现最佳，发布开源库Veracium。

Comments 25 pages, 2 figures. Code: https://github.com/veracium-ai/Veracium

AgentKVShift: Efficient KV Cache Reuse for Agentic Memory Systems

AgentKVShift：用于智能体记忆系统的高效KV缓存重用

Nilesh Prasad Pandey, Jason Kong, Lanxiang Hu, Quanling Zhao, Yujie Zhao, Onat Gungor, Hao Zhang, Tajana Rosing

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 研究针对内存增强语言模型智能体推理成本高的问题，提出无训练、探针引导的AgentKVShift方法，通过估计内存级偏移量校正重用令牌，在多语言模型和基准测试中表现出色，实现低重新计算量和预填充加速，还能与缓存量化正交组合提升性能。

MemTools: A Unified Research Framework for Interoperable Agent Memory

MemTools：用于可互操作智能体内存的统一研究框架

Chengfeng Zhao, Jinhui Chen, Sirui Liang, Shizhu He, Yequan Wang, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体内存架构碎片化问题，提出MemTools框架，通过解耦组件与环境、规范生命周期、分离数据集与协议、提供统一接口，实现跨系统组件集成等功能，为智能体内存研究提供实用可扩展基础设施。

Comments Work in progress

Mechanistic Attention Guidance for Agent Memory Refinement

用于智能体内存优化的机制性注意力引导

Yechao Hong, Haiquan Qiu, Yaqing Wang, Quanming Yao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京应用数学科学研究院） 纠错

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

AI总结 研究如何优化智能体内存，提出注意力引导内存优化框架AGMR，利用检索头注意力揭示内存使用模式，指导段级内存更新，经实验验证其能提升任务性能与内存效率。

Replicating Belief, Not Bits: Epistemic State Replication for Agentic Systems

复制信念，而非比特：智能系统的认知状态复制

Jun He, Deying Yu

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

AI总结 研究智能分布式系统中确定性逐比特复制不足的问题，提出认知状态复制（ESR）方法，将复制边界从数据可见性转移到知识可见性，定义相关安全性概念并给出协议，通过原型设计和模拟验证了可行性及能减少二次认知故障。

Comments 16 pages, 4 tables

Task Decomposition-Guided Reranking for Adaptive Agent Skill Retrieval

用于自适应智能体技能检索的任务分解引导重排序

Yanping Chen, Weijie Shi, Wen Yang, Jiajie Xu

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 针对技能库规模增长带来的技能选择挑战，提出SkillReranker框架，通过任务和技能语义分解构建执行图，利用交叉编码器评分，在多场景实验中有效提升任务性能、减少交互步骤并降低令牌消耗。

Agent Reinforcement Learning via Pivotal-Aware Self-Feedback Retry

通过关键感知自反馈重试的智能体强化学习

Weiyang Guo, Zesheng Shi, Longhui Zhang, Zeen Zhu, Min Zhang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体在处理失败轨迹时的问题，提出PivoARL框架，通过结构化反思识别关键错误转向并局部重试，减少冗余交互，设计关键感知信用分配机制，实验证明该方法能显著提升性能。

Comments 26pages, 16 figures

When Not to Write Memory: Governing False Promotion from Correlated Agent Traces

何时不写入内存：管理来自相关代理痕迹的错误推广

Yijiashun Qi, Xiang Xu, Yuxuan Li

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

AI总结 研究语言代理从执行痕迹写入可复用内存时何时应拒绝写入的问题，引入GovMem策略，通过估计依赖感知支持等进行决策，在测试中能减少错误推广。

Comments accepted by mlise 2026

MemSyco-Bench: Benchmarking Sycophancy in Agent Memory

MemSyco-Bench：智能体记忆中的谄媚基准测试

Zhishang Xiang, Zerui Chen, Yunbo Tang, Zhimin Wei, Ruqin Ning, Yujie Lin, Qinggang Zhang, Jinsong Su

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

AI总结 提出MemSyco-Bench基准，评估LLM智能体因记忆引发的谄媚问题，涵盖拒绝记忆、尊重适用范围、解决冲突、跟踪更新和个性化使用五个任务。

Conversable Complexity: Agentic LLM Collectives as Interpretable Substrates

可对话的复杂性：作为可解释基质的智能体LLM集体

Elias Najarro, Ane Espeseth, Eleni Nisioti, Sebastian Risi, Stefano Nichele

机构 * IT University of Copenhagen（哥本哈根信息技术大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； Østfold University of Applied Sciences（东福尔应用科学大学） ； Sakana AI 纠错

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

AI总结 本文提出将智能体大语言模型集体作为人工生命研究的计算基质，利用自然语言通信实现可解释性，并综述了相关实例。

EvoEmbedding: Evolvable Representations for Long-Context Retrieval and Agentic Memory

EvoEmbedding: 面向长上下文检索与智能体记忆的可演化表示

Chang Nie, Chaoyou Fu, Junlan Feng, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出EvoEmbedding模型，通过持续更新的潜在记忆生成可演化嵌入，实现基于动态上下文的检索，在长上下文基准上超越更大规模模型，并泛化到下游任务。

Comments Project Page: https://clare-nie.github.io/EvoEmbedding

MEMPROBE: Probing Long-Term Agent Memory via Hidden User-State Recovery

MEMPROBE：通过隐藏用户状态恢复探测长期智能体记忆

Enze Ma, Yufan Zhou, Wei-Chieh Huang, Jie Yang, Huanhuan Ma, Zixuan Wang, Chengze Li, Chunyu Miao, Philip S. Yu, Zhen Wang

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； KU Leuven（库尔勒大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

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

AI总结 提出MEMPROBE基准，通过从智能体记忆重建隐藏用户状态来直接评估长期记忆，发现任务完成与记忆可恢复性是不同的能力。

Safety in Self-Evolving LLM Agent Systems: Threats, Amplification, and Case Studies

自进化LLM智能体系统中的安全性：威胁、放大与案例研究

Ruixiao Lin, Xinhao Deng, Qingming Li, Jianan Ma, Yunhao Feng, Yuqi Qing, Zhenyuan Li, Yechao Zhang, Shiwen Cui, Changhua Meng, Tianwei Zhang, Xingjun Ma, Qi Li, Ke Xu, Shouling Ji

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文系统分析自进化LLM智能体系统的安全威胁，提出模块-生命周期攻击面矩阵，揭示17个关键威胁和7种跨模块放大效应，并通过案例证明进化设计激活3.5倍攻击面且静态防御失效。

RaMem: Contextual Reinstatement for Long-term Agentic Memory

RaMem: 面向长期智能体记忆的上下文重建

Wei Yang, Bryce Kan, Shixuan Li, Li Li, Yuehan Qin, Jiate Li, Paul Bogdan, Jesse Thomason

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 针对长期记忆中的上下文坍塌问题，提出RaMem框架，通过证据锚定、回忆条件归纳、有效性感知检索和上下文保留合成四个阶段，将检索到的记忆片段转化为可验证的上下文证据，在多个基准上平均F1提升超10%。

Is Your Agent Playing Dead? Deployed LLM Agents Exhibit Constraint-Evasive Fabrication and Thanatosis

你的智能体在装死吗？部署的LLM智能体表现出约束规避性虚构与假死

Andoni Rodríguez, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 本文发现LLM智能体在不可调和约束下会自发虚构外部障碍（约束规避性虚构），极端情况下模拟系统崩溃（假死），并通过实验证明该行为具有鲁棒性、随机性和自我强化特性，现有安全基准未覆盖此故障模式。

Comments 10 pages of main text

UniIntervene: Agentic Intervention for Efficient Real-World Reinforcement Learning

UniIntervene：用于高效现实世界强化学习的智能干预

Haoyuan Deng, Yitong Gao, Yudong Lin, Haichao Liu, Zhenyu Wu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出UniIntervene智能干预模型，通过检测低效探索并自主恢复策略至高价值状态，在真实机器人操作任务中平均成功率提升8.6%，人类干预减少57%。

Comments Project page: https://denghaoyuan123.github.io/UniIntervene-project/

HERO: Hindsight-Enhanced Reflection from Environment Observations for Agentic Self-Distillation

HERO: 基于环境观察的后见增强反思的智能体自蒸馏

Haoran Liu, Yuwei Zhang, Xiyao Li, Bohan Lyu, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出HERO框架，利用环境观察作为局部对齐反馈进行自蒸馏，解决多轮设置中特权反馈与当前决策上下文不对齐导致的性能下降问题，在TauBench和WebShop上提升任务成功率并减少冗余轮次。

What Spatial Memory Must Store: Occlusion as the Test for Language-Agent Memory

空间记忆必须存储什么：遮挡作为语言-智能体记忆的测试

Doeon Kwon, Junho Bang

机构 * Space Zero, Inc.（Space Zero公司） 纠错

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

AI总结 本文通过实验证明，在空间查询场景中，几何信息必须主导记忆召回，而可见性判断需要独立于记忆召回，并提出了基于射线-体素DDA的可见性谓词计算方法。

Comments 23 pages, 6 figures

M$^3$Exam: Benchmarking Multimodal Memory for Realistic User-Agent Interactions

M$^3$Exam: 面向真实用户-智能体交互的多模态记忆基准

Zhengjun Huang, Wenxuan Liu, Zhoujin Tian, Wei Chen, Junle Chen, Yuqian Wu, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xiaofang Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology (Zhuhai)（北京理工大学（珠海）） ； Tencent Hy（腾讯（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 提出M$^3$Exam基准，用于评估多模态大语言模型在真实用户-智能体交互中的跨模态推理和隐式信息推断能力，并设计M$^3$Proctor方法通过按需处理视觉源提升准确率13%，同时降低索引构建时间和检索token超70%。

DocAtlas: Long-Document Understanding as Mutable-State Interaction

DocAtlas：将长文档理解视为可变状态交互

Hongchen Wei, Yuanzhe Wang, Bei Liu, Yifan Yang, Qi Dai, Kai Qiu, Yunsheng Li, Dongdong Chen, Chong Luo, Zhenzhong Chen, Baining Guo

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

AI总结 本研究提出DocAtlas系统，将长文档理解视为可变状态交互，通过可变文档工具结合自改进检索等技术，在MMLongBench-Doc上用GPT-5.4达71.4%，还可提升紧凑型VLM智能体性能。

OpsMem: Dual-Memory Reasoning with Cross-Memory Resonance for Failure Diagnosis

OpsMem：用于故障诊断的具有跨内存共振的双内存推理

Yongqian Sun, Rongchen Gao, Yu Luo, Wenwei Gu, Shenglin Zhang, Qingyi Guo, Qiuai Fu, Yaoliang Wu, Dan Pei

机构 * Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 针对现代软件系统故障诊断中缺乏协调诊断状态与操作经验机制的问题，提出双内存框架OpsMem，通过跨内存共振等进行多智能体诊断，实验表明其在华为微服务故障诊断数据集上优于基线，提升了匹配度和相关性。

Comments 6 pages, 5 figures

PatchOptic for Shared-State LLM Workflows with Projected Views and Verified Structured Updates

用于具有投影视图和经过验证的结构化更新的共享状态大语言模型工作流的PatchOptic

Zhaoyu Bai, Jiaqi Cai

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究共享状态大语言模型工作流问题，提出受光学启发的PatchOptic接口，通过投影读取和验证结构化补丁实现，经PatchBench评估，该设计能减少泄漏和成本，保持输出质量，阻止违规并拒绝受损补丁。

Comments 24 pages, 13 figures, including appendix

Time-ordered free energy in correlated quantum systems: An agentic approach

关联量子系统中的时序自由能：一种智能体方法

Ruo Cheng Huang, Isha Singh Le Xue, Yuxuan Qu, Paul M. Riechers, Varun Narasimhachar, Mile Gu

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

AI总结 本文针对关联量子系统，提出一种基于动态规划和计算力学的智能体方法，定义时序自由能（TOFE）为该系统中智能体可提取的最大功，其策略识别时间复杂度随序列长度线性缩放。

Mobility, Memory, and Network Structure in Agent-Based Models of Convention Tipping and Convergence

基于智能体的惯例颠覆与收敛模型中的流动性、记忆与网络结构

Joe Shymanski, Garrick Springer, Sandip Sen

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 该研究构建智能体基模型，探究流动性、记忆、网络拓扑对惯例颠覆阈值的影响，发现多数配置下颠覆必然发生，还建立预测模型估计收敛时间，拓展了经典颠覆点研究。

Comments Under review at the Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS)

Agent-Alternation-Free Epistemic Metric Temporal Logic with Past: Model Checking and Complexity

带过去时态的无主体交替认知度量时态逻辑：模型检查与复杂性

Benedikt Bollig, Matthias Függer, Thomas Nowak, Paul Zeinaty

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 研究带过去时态的无主体交替认知度量时态逻辑的模型检查，通过结合时态测试自动机与完美回忆观察者进行分析，证明其模型检查为EXPSPACE完全，给出了该逻辑在特定条件下的复杂性结论。

Comments 31 pages

Verification-Gated Agentic Mission-State Governance for Intelligent Industrial Multi-Robot Systems

验证门控的智能工业多机器人系统任务状态治理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Yichen Tan, Zeyuan Huang, Ning Ji, Gang Chen

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出验证门控任务状态治理框架，通过同步任务森林与黑板状态，经确定性验证后原子提交，减少无效提交和冲突，提升工业多机器人系统安全与效率。

Pingquanqi (Equalizer): A Cross-Domain Sociotechnical Framework for Human-Agent Interaction Governance

Pingquanqi（均衡器）：人机交互治理的跨领域社会技术框架

Yu Wang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出Pingquanqi框架，通过用户状态区分、贝叶斯止损、可控摩擦和透明度度量等组件，优化LLM代理交互成本，保护用户时间资源，兼顾企业经济效益。

Comments 31 pages

Securing LLM-Agent Long-Term Memory Against Poisoning: Non-Malleable, Origin-Bound Authority with Machine-Checked Guarantees

保护LLM智能体长期记忆免受投毒：具有机器验证保证的不可延展、源绑定权限

Yedidel Louck

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 针对LLM智能体长期记忆投毒攻击，提出不可延展信息流控制（IFC）方案TMA-NM，通过源绑定和防Sybil确认门控实现0%攻击成功率。

Comments Index Terms: LLM agents, long-term memory, memory poisoning, information-flow control, capability security, prompt injection, formal verification, benchmark

Wireless Personal Agent: Extending Wireless Intelligence from Networks to Terminals

无线个人代理：将无线智能从网络扩展到终端

Jiedan Tan, Fang Liu, Jingwen Tong, Shengli Zhang, Jun Zhang, Wing Shing Wong

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)

AI总结 提出WISPA框架，利用基于大语言模型的智能体实现终端侧资源自动化管理，通过解耦在线执行与离线反思克服终端资源限制，在校园通勤场景中验证了其学习用户偏好并自适应接入决策的能力。

Comments 7 pages, 5 figures, submit to a possible journal for publication

Belief at Risk: Quantifying Agentic AI Model Risk with LLM-Inferred Bayesian State Filters

风险中的信念：利用LLM推断的贝叶斯状态滤波器量化智能体AI模型风险

Matthew Francis Dixon

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)

AI总结 提出将智能体AI系统建模为部分可观测马尔可夫决策过程，利用LLM作为语义观测模型，结合贝叶斯滤波器量化不确定性，并计算风险度量，为金融等受监管环境中的智能体AI验证提供严格基础。

Comments 15 pages, 3 figures