11:45
arXiv cs.AI@Tianyu Ding, Aditya Nannapaneni, Bingfan Liu, Ling Zhang
推荐理由：一篇很扎实的综述，把LLM智能体“一直在线”带来的状态管理问题系统化了。有435篇论文支撑，还提出了自己的评估协议AOEP-v0，适合想深入理解智能体持久化设计的读者。
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6月30日
11:45
该综述聚焦于“永远在线”的LLM智能体，将其视为持久状态系统，涵盖可检索记忆、任务账本、权限、凭证等。论文提出了六个诊断轴（权威性、范围、可变性、来源、可恢复性、可操作性）和生命周期（写入、验证、组织、检索、行动、更新、遗忘、审计、回滚）。基于435篇论文的编码语料库，发现当前研究集中在状态积累与检索，而忽视治理、恢复与放弃。为此，作者引入了Always-On Evaluation Protocol（AOEP-v0），一种通过评分状态突变和恢复义务来测试治理需求的评估合同。该议程将永远在线智能体与数据库、分布式系统、形式化方法、能力安全和机器遗忘等领域联系起来。
6月16日
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6月12日
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6月11日
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5月27日
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arXiv cs.AI@Muhammad Zia Hydari, Raja Iqbal, Narayan Ramasubbu
精选
推荐理由：这篇论文为管理智能体系统的团队提供了量化债务和运营成本的实用框架，做 AI 治理或智能体部署的开发者可以直接用模拟和仪表盘来评估风险。