AI Agent

DeltaMem: Towards Agentic Memory Management via Reinforcement Learning

DeltaMem：通过强化学习实现面向代理的记忆管理

Qi Zhang, Shen Huang, Chu Liu, Shouqing Yang, Junbo Zhao, Haobo Wang, Pengjun Xie

机构 * Alibaba Tongyi Lab, Hangzhou, China（阿里巴巴通义实验室，杭州，中国） ； Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学，杭州，中国） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)；agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出DeltaMem，通过强化学习实现单代理环境下的人格中心记忆管理，结合用户-助手对话数据集和操作级记忆更新标签，引入基于记忆的Levenshtein距离以提升记忆管理能力。

Comments preprint, under review

Omni-SimpleMem: Autoresearch-Guided Discovery of Lifelong Multimodal Agent Memory

Omni-SimpleMem：自主研究引导的终身多模态代理记忆发现

Jiaqi Liu, Zipeng Ling, Shi Qiu, Yanqing Liu, Siwei Han, Peng Xia, Haoqin Tu, Zeyu Zheng, Cihang Xie, Charles Fleming, Mingyu Ding, Huaxiu Yao

机构 * UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Cisco（思科） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title)；AI agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Omni-SimpleMem，通过自主研究流程发现多模态记忆框架，提升AI代理的长期记忆能力，其核心贡献在于通过自动实验发现架构改进、数据管道修复等关键突破，超越传统AutoML。

Efficient Equivariant Transformer for Self-Driving Agent Modeling

高效等价变换器用于自动驾驶代理建模

Scott Xu, Dian Chen, Kelvin Wong, Chris Zhang, Kion Fallah, Raquel Urtasun

机构 * Waabi ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DriveGATr，一种基于变换器的架构，通过多向量在2D投影几何代数中建模几何关系，实现SE(2)-等价性，无需显式成对相对位置编码，提升大规模场景下的效率。

Comments CVPR 2026

Novel Memory Forgetting Techniques for Autonomous AI Agents: Balancing Relevance and Efficiency

新颖的记忆遗忘技术用于自主AI代理：在相关性和效率之间平衡

Payal Fofadiya, Sunil Tiwari

专题命中 记忆与上下文管理 ：AI agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种自适应预算遗忘框架，通过相关性引导评分和有界优化，提升长周期对话任务的F1分数和记忆一致性，减少虚假记忆。

No Attacker Needed: Unintentional Cross-User Contamination in Shared-State LLM Agents

无需攻击者：共享状态LLM代理中的无意跨用户污染

Tiankai Yang, Jiate Li, Yi Nian, Shen Dong, Ruiyao Xu, Ryan Rossi, Kaize Ding, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 研究揭示共享状态LLM代理中因局部有效信息被错误应用导致的跨用户污染问题，提出三种污染类型并评估两种机制，发现需在文本级清洗外增加 artifact 级防护以防止静默失败。

Hierarchical Memory Orchestration for Personalized Persistent Agents

面向个性化持久代理的分层记忆协调

Junming Liu, Yifei Sun, Weihua Cheng, Haodong Lei, Yuqi Li, Yirong Chen, Ding Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The City University of New York（纽约市立大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出分层记忆协调框架，通过用户导向的上下文相关性组织交互历史，优化记忆存储与检索，提升智能代理的个性化性能与效率。

Comments 10 pages, 5 figures, 7 tables