Reglos：可递归自我改进的个人记忆智能体，超越 Mem0 等系统
原文标题：Reglos: A Self-Evolving Personal Memory Agent with Recursive Self-Improvement
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论文提出免训练的个人记忆智能体 Reglos，为每个用户维护只追加的对话记录，新偏好可覆盖旧偏好、事实可被遗忘。其 harness 通过递归自我改进演化：编码智能体依据失败轨迹提补丁，另一模型家族的评审者筛查是否针对基准作弊。在 PersonaMem-v2 与 LongMemEval-S 上，Reglos 优于 Mem0、MemOS、EverOS 等系统。
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免训练个人记忆智能体Reglos在PersonaMem-v2与LongMemEval-S上超过Mem0、MemOS、EverOS
- •为每个用户维护只追加对话记录，新偏好可覆盖旧偏好、事实可被遗忘
- •harness递归自我改进：编码智能体依失败轨迹提补丁，第二模型家族评审者筛查是否针对基准作弊
- •harness冻结后由固定评估器决定后续补丁是否接受，以检验改动是否超出其针对的失败案例
- •Qwen3.8-27B下达61.3%与84.0%，GPT-5.6 Luna下达57.5%与87.2%，各系统共用同一骨干
为什么重要：把「防基准作弊」写进自我改进回路，回应了自动改harness容易过拟合失败样本的隐患，对做个人记忆层的团队有方法参考。
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