HasMem：面向长期 LLM 智能体的自适应软化记忆
原文标题：HasMem: Hard-Origin Adaptively Softened Memory for Long-Term LLM Agents
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论文提出 HasMem，通过冻结硬提示嵌入作为可验证初始状态，并用控制器调节记忆宽度、Writer 重编码、Reader 与 Global 做读出适配，实现长期智能体的记忆压缩与复用。在 MSC 与 LongMemEval-S 上词法 F1 显著提升，但 F1 增益伴随精确匹配下降。
- 问题
- 长期智能体记忆压缩时，连续记忆尺寸变化会耦合容量分配与读出。
- 方法
- 以冻结硬提示嵌入为可验证初始状态，控制器调记忆宽度，Writer 重编码，Reader/Global 做读出适配。
- 结果
- MSC 535 题词法 F1 达 95.3（+4.4 点）；LongMemEval-S 500 题词法 F1 从 3.4 升至 8.9，NLL 从 12.257 降至 5.274
- 影响
- 长期记忆智能体可借此压缩上下文并复用历史，但 F1 提升伴随精确匹配下降，需按任务取舍。
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