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Proactive Memory Agent

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7月10日
09:57
09:57官方账号arXiv cs.AI@Yifan Wu, Lizhu Zhang, Yuhang Zhou, Mingyi Wang, Bo Peng, Serena Li, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao
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。
论文Proactive Memory AgentTerminal-Benchτ²-BenchQwen3.5-27B智能体

推荐理由: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。
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