精选理由
长时任务里AI老忘事？这篇提出主动记忆智能体，随跑随记关键信息，在Terminal-Bench上提升8.3pp，比被动记忆好用多了。
研究提出行为状态衰减概念，指长时任务中决策相关信息被淹没在轨迹中。一个独立的记忆智能体与行动智能体并行运行，更新结构化的记忆库并选择性注入提醒。在Terminal-Bench 2.0和τ²-Bench上，该方法将pass@1分别提升8.3和6.8个百分点。消融实验表明选择性干预优于被动暴露或持续注入。作为开放权重记忆策略的初步工作，在SETA上使用SFT和GRPO训练Qwen3.5-27B，提升验证奖励并部分迁移到Terminal-Bench。
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研究提出行为状态衰减概念，指长时任务中决策相关信息被淹没在轨迹中。一个独立的记忆智能体与行动智能体并行运行，更新结构化的记忆库并选择性注入提醒。在Terminal-Bench 2.0和τ²-Bench上，该方法将pass@1分别提升8.3和6.8个百分点。消融实验表明选择性干预优于被动暴露或持续注入。作为开放权重记忆策略的初步工作，在SETA上使用SFT和GRPO训练Qwen3.5-27B，提升验证奖励并部分迁移到Terminal-Bench。
In long-horizon tasks, decision-relevant state is often scattered across an expanding trajectory, while the action agent must surface it and act. As trajectories grow, task requirements, environment facts, prior attempts…