论文研究 LLM 智能体持久记忆治理：准入与呈现分离
原文标题：What to Admit and How to Present: Governing Persistent Memory in LLM Agents
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论文区分 LLM 智能体持久记忆的两个治理决策：准入决定哪些回忆信息进入工作上下文，呈现决定已准入信息如何表达。作者实现因子编译准入 FC 与权限语义准入 PS 两种推理时设计，无需重训练。相对逐字注入，FC 与 PS 将外部基准失败率分别降低 6.7 与 8.8 个百分点，跨域泄漏最多降低 29.5 个百分点。
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把记忆治理拆成准入与呈现，外部基准失败率最多降 8.8 个百分点
- •论文区分 LLM 智能体持久记忆的两个治理决策：准入（哪些回忆进入工作上下文）与呈现（已准入信息如何表达）
- •实现两种推理时设计且无需重训练：因子编译准入 FC 与权限语义准入 PS
- •相对逐字注入，FC 与 PS 在外部基准（四个任务各 300 样本）上把汇总失败率分别降低 6.7 与 8.8 个百分点（p=2.7e-7、4.1e-12）
- •开发集跨域泄漏最多降低 29.5 个百分点；固定呈现、收紧准入可再降跨域失败 17.5 个百分点
- •查询条件门控基线在客观事实失败或汇总失败上无显著变化
为什么重要：持久记忆带来的谄媚与跨域泄漏是 agent 产品化的合规与体验风险，这条给出了不重训练即可落地的准入/呈现分离方案，对做记忆系统的团队可直接借鉴。
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