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DISCERN：写时保留读时消解，解决LLM智能体跨会话记忆
arXiv 论文指出企业智能体记忆的瓶颈不在召回而在消解：实体指代、时间状态与是否作答。作者提出 DISCERN 框架，写入时构建严格增量的双时间溯源图，读取时用零 LLM 工具面驱动智能体循环并只提交四类门控动作之一。在 ENT-310 基准上弃答 F1 达 0.924，宏平均正确率 0.861…
arXiv cs.AI6 小时前
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arXiv 论文指出企业智能体记忆的瓶颈不在召回而在消解：实体指代、时间状态与是否作答。作者提出 DISCERN 框架，写入时构建严格增量的双时间溯源图，读取时用零 LLM 工具面驱动智能体循环并只提交四类门控动作之一。在 ENT-310 基准上弃答 F1 达 0.924，宏平均正确率 0.861…