arXiv 论文提出 Forge Decision Context：让 AI 智能体跨会话学习行为规则
原文标题：Decision Context: Persistent Behavioral Learning for AI Agents
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研究指出 LLM 智能体无法跨会话从用户纠正中学习，现有智能体记忆系统主要存储偏好、实体等事实性知识而非程序性知识。作者提出 Forge Decision Context（forge_dc），从人工纠正与自评工具调用失败中提取行为信号，编译为祈使式 RULE 指令并在适用决策点注入。在新基准 DC-Bench 的 71 个场景上，forge_dc 合规率达 95%（朴素检索为 55%），每次查询注入的 token 数约少 10 倍。
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forge_dc 把用户纠正编译成 RULE 指令在决策点注入，DC-Bench 合规率 95% 对 55%，token 少约 10 倍
- •问题定位：LLM 智能体无法跨会话从纠正中学习，现有记忆系统只存偏好、实体等事实而非程序性知识
- •方法：从人工纠正与自评工具调用失败中提取行为信号，编译为祈使式 RULE 指令，在适用决策点注入
- •在 71 个场景、九个行为维度的新基准 DC-Bench 上，合规率 95%，朴素检索为 55%
- •每次查询注入 token 数约为朴素检索的十分之一
- •作者归纳核心设计选择为表示、激活与放置三点
为什么重要：对做智能体产品的团队直接可用：行为记忆用显式指令而非检索事实，能在更低 token 成本下显著减少重复纠错。
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