AI Agent

ENCRUST: Encapsulated Substitution and Agentic Refinement on a Live Scaffold for Safe C-to-Rust Translation

ENCRUST：在活体支架上进行封装替换和代理细化以实现安全的C到Rust翻译

Hohyun Sim, Hyeonjoong Cho, Ali Shokri, Zhoulai Fu, Binoy Ravindran

机构 * Korea University（高丽大学） ； University of Houston（休斯顿大学） ； State University of New York Korea（纽约州立大学韩国分校） 纠错

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

AI总结 ENCRUST通过封装替换和代理细化方法，解决C到Rust翻译中的类型不匹配和不安全构造问题，通过ABI保持封装模式和整体代码库验证，实现安全且可编译的转换。

FileGram: Grounding Agent Personalization in File-System Behavioral Traces

FileGram：基于文件系统行为轨迹的智能体个性化研究

Shuai Liu, Shulin Tian, Kairui Hu, Yuhao Dong, Zhe Yang, Bo Li, Jingkang Yang, Chen Change Loy, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab） 纠错

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

AI总结 本文提出FileGram框架，通过文件系统行为轨迹实现智能体记忆与个性化，包含数据引擎、基准测试和内存架构，解决数据限制和多模态轨迹收集难题。

Comments Project Page: https://filegram.choiszt.com, Code: https://github.com/synvo-ai/FileGram

SuperLocalMemory V3.3: The Living Brain -- Biologically-Inspired Forgetting, Cognitive Quantization, and Multi-Channel Retrieval for Zero-LLM Agent Memory Systems

SuperLocalMemory V3.3：活脑——生物启发的遗忘、认知量化与多通道检索用于零LLM代理记忆系统

Varun Pratap Bhardwaj

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文提出SuperLocalMemory V3.3，通过生物启发的遗忘机制、认知量化和多通道检索，实现零LLM代理的记忆系统，提升了多跳和对抗场景下的性能。

Comments 19 pages, 4 figures, 11 tables. Third paper in the SuperLocalMemory trilogy. Code: https://github.com/qualixar/superlocalmemory (v3.3.26). npm: superlocalmemory. PyPI: superlocalmemory

MemMachine: A Ground-Truth-Preserving Memory System for Personalized AI Agents

MemMachine：一种保持事实真实性的记忆系统用于个性化AI代理

Shu Wang, Edwin Yu, Oscar Love, Tom Zhang, Tom Wong, Steve Scargall, Charles Fan

机构 * MemVerge, Inc.（MemVerge公司） 纠错

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

AI总结 MemMachine是一种开源记忆系统，通过整合短期、长期事件和用户档案记忆，实现事实真实性保护，提升多会话交互的准确性和效率。

Comments 18 pages, 16 tables, 3 figures

Springdrift: An Auditable Persistent Runtime for LLM Agents with Case-Based Memory, Normative Safety, and Ambient Self-Perception

Springdrift：一种可审计的持久运行时用于LLM代理，具备基于案例的记忆、规范安全性和环境自我感知

Seamus Brady

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

AI总结 Springdrift通过可审计的执行子系统、基于案例的记忆层和规范安全机制，实现了LLM代理在跨会话任务连续性和环境自我感知方面的突破，展示了无显式指令下的自主诊断能力。

Symbolic-Vector Attention Fusion for Collective Intelligence

符号-向量注意力融合用于集体智能

Hongwei Xu

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

AI总结 本文提出SVAF机制，通过分解多智能体信号并评估语义字段，实现知识融合与选择性过滤，提升集体智能性能。

Comments 26 pages, 14 tables, 0 figures

Mind Your HEARTBEAT! Claw Background Execution Inherently Enables Silent Memory Pollution

注意你的HEARTBEAT！Claw背景执行本质上使内存污染静默

Yechao Zhang, Shiqian Zhao, Jie Zhang, Gelei Deng, Jiawen Zhang, Xiaogeng Liu, Chaowei Xiao, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局（A*STAR）） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示Claw个人AI代理中因心跳驱动背景执行导致的内存污染漏洞，通过MissClaw实验发现社会可信度驱动行为影响，内存污染可进入长期记忆并影响用户行为。

Comments 26 pages, 6 figures, 7 tables; identifies a vulnerability in the heartbeat mechanism of Claw systems with version-scoped evaluation (pre-fix OpenClaw, February 2026)

Ledger-State Stigmergy: A Formal Framework for Indirect Coordination Grounded in Distributed Ledger State

账本-状态斯蒂格玛：一种基于分布式账本状态的间接协调形式化框架

Fernando Paredes García

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出基于账本状态的间接协调框架，通过状态转换形式化方法，识别三种常见链上协调模式及Commit-Reveal序列叠加，提供可重用的词汇和设计指导。

Comments 15 pages, 1 figure. Also archived at Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.19425884. Companion foundations preprint DOI: 10.5281/zenodo.19199497

CSTS: A Canonical Security Telemetry Substrate for AI-Native Cyber Detection

CSTS：面向AI原生网络安全检测的通用安全遥测基础结构

Abdul Rahman

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

AI总结 本文提出CSTS，一种通用安全遥测基础结构，旨在通过统一异构网络安全数据表示，提升AI原生网络安全检测的可重用性和可扩展性。

Comments This revision substantially strengthens the papers conceptual framing, formal substrate definition, portability decomposition, deployment model, and empirical interpretation as a telemetry substrate rather than a field normalization layer and sharpens the distinction between schema stability

Super Agents and Confounders: Influence of surrounding agents on vehicle trajectory prediction

超级智能体与混杂因素：周围智能体对车辆轨迹预测的影响

Daniel Jost, Luca Paparusso, Martin Stoll, Jörg Wagner, Raghu Rajan, Joschka Bödecker

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

AI总结 本文分析了现有轨迹预测方法，发现周围智能体可能降低预测准确性。提出条件信息瓶颈机制，有效压缩特征并忽略无益信息，提升预测性能和鲁棒性。

A Demon that remembers: An agential approach towards quantum thermodynamics of temporal correlations

一个记忆恶魔：面向量子热力学中时间相关性的代理方法

Ruo Cheng Huang

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出一个决策理论框架，用于从量子系统中的时间相关性中提取热力学功，通过引入ρ*理想协议，展示了利用记忆效应可使适应性策略超越非适应性界限，并引入了时间有序自由能（TOFE）作为新型上界，揭示了与适应有序discord相关的热力学间隙。

Comments PhD thesis