AIM：多智能体多用户LLM系统的隐私感知互操作记忆框架
原文标题：AIM: A Privacy-Aware Interoperable Memory Framework for Multi-Agent Multi-User LLM Systems
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论文提出AIM（Agentic Interoperable Memory），一个面向多智能体、多用户LLM系统的统一隐私感知记忆框架，可动态区分私有与公共信息并实施索引级访问控制。同时发布MUMBench，首个评估多用户环境下检索、创建、更新、删除等记忆操作的公开数据集。AIM在可见性分类上达96.0%准确率。
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AIM统一多智能体多用户记忆框架，动态区分私有/公共信息并做索引级访问控制，可见性分类达96.0%。
- •AIM将信息动态分类为私有（仅本人可检索）或公共（全体可访问），并实施索引级访问控制。
- •同时发布MUMBench，称是首个评估多用户环境下检索、创建、更新、删除等记忆操作的公开数据集。
- •MUMBench覆盖四个领域的多用户交互，含私有与可共享信息。
- •三次独立运行中，可见性分类准确率96.0%，严格操作准确率58.8%，状态感知操作准确率70.5%。
- •动机是现有智能体记忆系统多停留在单用户层面，限制了可跨用户共享的公共知识。
为什么重要：多用户共享记忆是智能体协作的刚需，也是隐私事故高发点；96%分类与不足60%的操作准确率说明隐私分层可行但记忆操作本身仍不成熟。
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