论文提出面向企业智能体的环境探测式记忆整理方法
原文标题：Grounding Agent Memory: Environment-Probing Curation for Enterprise Agents
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论文提出环境探测式整理方法，为异步整理智能体赋予最小权限的只读世界工具，以核查、界定与刷新候选记忆，无需重训模型。在GitHub Copilot SDK构建的类生产环境中，CLBench通过率从39%升至73%，查询数与成本显著下降。在六个APEX世界中18项记忆对比全部为正，工具调用减少16%至75%。
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给记忆整理智能体加只读环境工具，CLBench通过率从39%升至73%，成本减半。
- •方法为异步整理智能体赋予最小权限只读世界工具，核查、界定、刷新候选记忆，无需重训模型
- •在GitHub Copilot SDK类生产环境中，CLBench通过率39%→73%，pass-discounted reward 8.60→22.60
- •每题查询数8.8降至4.7，任务智能体成本从3.38美元降至1.68美元
- •六个APEX世界18项记忆对比全部为正，工具调用减少16%至75%
- •在Sonnet 4.6与Opus 4.7上平均奖励均高于GHCP+Mem，且无schema漂移
为什么重要：企业级智能体长期记忆的常见问题是固化错误与过期知识，该方案不改动任务智能体、检索器与写入权限即可部署，对已上线的记忆系统是低改造成本的升级路径。
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