AI Agent

Bad Memory: Evaluating Prompt Injection Risks from Memory in Agentic Systems

糟糕的记忆：评估智能体系统中内存引发的提示注入风险

Soham Gadgil, David Alexander, Sai Sunku, Franziska Roesner

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究基于内存的智能体系统中提示注入攻击，利用沙盒合成工作区评估两个系统四个模型，发现虽难用外部内容重写内存文件，但已植入的有效载荷可攻击当前及未来会话，揭示持久内存改变威胁模型并推动相关防御研究。

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Why Git Is the Memory Solution for the Agentic Development Lifecycle

为什么Git是智能开发生命周期的记忆解决方案

Frank Guo

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究智能开发生命周期中代码变更推理过程的记忆问题，提出将记忆与Git绑定的方法，通过解决种子供应和答案组装问题，实现低令牌数回答且结果可复制。

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When Does Belief-Based Agent Memory Help? Reliability-Conditional Updating and Provenance-Capped Poisoning Defense

Nous：一种用于长期智能体记忆的预测世界模型

Pranav Singh

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗巴尔分校） 纠错

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

AI总结 提出Nous记忆架构，基于知识即预测而非存储的原则，通过贝叶斯更新维护概率分布，以信息论惊喜度评分并记录信念变化，在LoCoMo基准上取得优于对比方法的F1分数。

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CatalogAgent: A Supervisor-mediated Self-Learning System Enabling Context Engineering for GenAI Models

CatalogAgent：一种由监督者介导的自学习系统，实现生成式人工智能模型的上下文工程

Zhu Cheng, Zhenming Wang, Yu, Tang, Dan Liu, Bryan Zhang, Athanasios N. Nikolakopoulos, Pranav Souri Itabada, Jing Zhang, Chih-Chi Chou, Peng Gao, Fatemeh Mansoori, Bharat Bojja, Sarath Chander, Sameer Thombare, Umit Batur, Tarik Arici

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究电商产品目录结构化属性缺失值预测问题，提出CatalogAgent系统，通过监督者调解冲突、记忆库和汇总器实现自学习，经上下文工程将监督者能力转移到生成器和评估器，有效提升其性能。

MemPoison: Uncovering Persistent Memory Threats and Structural Blind Spots in LLM Agents

MemPoison：揭示大语言模型智能体中持久内存威胁和结构盲点

Jifeng Gao, Kang Xia, Yi Zhang, Xiaobin Hong, Mingkai Lin, Xingshen Wei, Wenzhong Li, Sanglu Lu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； NARI Group Corporation/State Grid Electric Power Research Institute, China（国网电力研究院/国电电力集团） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体持久内存安全漏洞，提出MemPoison框架，含1227个案例，涵盖多种攻击类型等并评估多个模型系列。引入分类法，揭示防御边界及盲点，主张转向自适应、上下文敏感的内存防御策略。

An offline approach to fNIRS-guided reinforcement learning for robot behavior

一种用于机器人行为的基于fNIRS引导的强化学习的离线方法

Julia Santaniello, Madelaine Brower, Benson Jiang, Donatello Sassaroli, Robert Jacob, Jivko Sinapov

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

AI总结 研究利用fNIRS脑信号调节机器人模拟学习的可行性，比较不同交互任务训练的智能体，测试多种增强强化学习算法的方法，发现该框架能有效利用神经信号增强学习，还可离线学习，为特定场景提供替代方案。

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Perpetual Fully-Online Approximate Fairness

持续全在线近似公平性

Ido Kahana, Erel Segal-Halevi, Noam Hazon

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 针对持续时间未知的在线决策问题，提出基于赤字的一般性在线公平框架，并证明一个简单全在线规则在每轮后所有跟踪需求满足的松弛度仅以√t阶增长，且该增长不可避免。