AI Agent

Agentic Context Management: Solving Agent Memory and Cost by Treating Them as Lifecycle and Architecture Problems

智能体上下文管理：将智能体内存和成本视为生命周期和架构问题来解决

Gaurav Dadhich

机构 * Maximem 纠错

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

AI总结 研究生产型人工智能智能体因无法管理推理上下文而失败的问题，提出智能体上下文管理（ACM），分解为五个原语，经经济分析和参考实现验证，在特定配置下取得较好结果，还指出了现有基准未涵盖的维度及上下文前沿。

Comments 23 pages, 6 figures, 4 tables. Evaluation harness and study data: github.com/maximem-ai

Agentic Memory: Learning Unified Long-Term and Short-Term Memory Management for Large Language Model Agents

代理记忆：为大语言模型代理学习统一的长期和短期记忆管理

Yi Yu, Liuyi Yao, Yuexiang Xie, Qingquan Tan, Jiaqi Feng, Yaliang Li, Libing Wu

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic Memory框架，统一管理大语言模型的长期和短期记忆，通过分步GRPO和三阶段强化学习提升记忆效率与任务表现。

Comments ACL'26 SAC Highlight. The code is available at https://github.com/y1y5/AgeMem

NVIDIA-labs OO Agents: Native Python Object-Oriented Agents

NVIDIA实验室的OO智能体：原生Python面向对象智能体

Paul Furgale, Severin Klingler, James Nolan, Matt Staats, Gaia Di Lorenzo, Elisa Martinez Abad, Christian Schüller, Razvan Dinu, Alessio Devoto, Pascal Berard, Gal Kaplun, Elad Sarafian, Riccardo Roveri, Leon Derczynski, Ricardo Silveira Cabral

机构 * NVIDIA-labs（英伟达实验室） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；workflow(abstract)；agentic(abstract)

AI总结 研究提出NOOA这一Python框架构建可靠AI智能体，采用智能体即Python对象的编程模型，结合六个面向模型的理念，证明当前模型能有效使用此接口并在相关测试中表现良好，为智能体开发提供新途径。

MemTools: A Unified Research Framework for Interoperable Agent Memory

MemTools：用于可互操作智能体内存的统一研究框架

Chengfeng Zhao, Jinhui Chen, Sirui Liang, Shizhu He, Yequan Wang, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对智能体内存架构碎片化问题，提出MemTools框架，通过解耦组件与环境、规范生命周期、分离数据集与协议、提供统一接口，实现跨系统组件集成等功能，为智能体内存研究提供实用可扩展基础设施。

Comments Work in progress

Causal-AgentIR: Self-Evolving Causal Memory for Adaptive Image Restoration Agents

因果智能体图像恢复：用于自适应图像恢复智能体的自进化因果记忆

Hu Gao, Yulong Chen, Lizhuang Ma

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 针对图像恢复智能体知识存储局限，提出Causal-AgentIR框架，通过构建结构化因果记忆图及协作系统，支持智能体进行因果推理，依质量变化和反馈调整恢复经验，有效提升图像恢复能力。

WebCoach: Self-Evolving Web Agents with Cross-Session Memory Guidance

WebCoach：具有跨会话记忆引导的自我进化网络代理

Genglin Liu, Shijie Geng, Sha Li, Hejie Cui, Sarah Zhang, Xin Liu, Tianyi Liu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究针对网页代理跨会话学习不足问题，提出WebCoach框架，通过三个关键组件赋予代理跨会话记忆，可长期规划与自我进化，在WebVoyager基准测试中提升了不同LLM backbone的代理性能。

Comments 18 pages

CMI-Mem: Toward Generalizable Long-Term Memory Management via CMI-Augmented Reinforcement Learning

CMI-Mem：通过CMI增强的强化学习实现可泛化的长期内存管理

Yubo Wang, Qiuyu Zhao, Zenghui Sun, Shichao Dong, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Haoyang Li, Bo Zheng, Lei Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； HKUST（香港科技大学） ； PolyU（香港理工大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 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 研究针对现有内存管理器模型局限，提出基于强化学习的CMI-Mem模型，结合下游问答正确性与内在条件互信息CMI作为混合奖励，可评估新输入信息，补充而非取代问答基础，实现可泛化的长期内存管理。

ArbiGraph: Arbitrarily Scalable Verifiable Task Graphs for Evaluating Context Management

ArbiGraph：用于评估上下文管理的任意可扩展可验证任务图

Pavel Golikov, Evgenii Opryshko, Gennady Pekhimenko, Mark C. Jeffrey

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 ArbiGraph作为基准生成器，将任务表示为带Python求解器的自然语言问题，通过类型化中间状态组合任务。用多种任务类别实例化并评估智能体，发现其在孤立任务和复杂相关任务上表现不同，揭示了单任务评估无法发现的问题。

From Chatbot to Digital Colleague: The Paradigm Shift Toward Persistent Autonomous AI

从聊天机器人到数字同事：向持久自主人工智能的范式转变

Yongheng Zhang, Ziang Liu, Jiaxuan Zhu, Shuai Wang, Xiangqi Chen, Haojing Huang, Jiayi Kuang, Siyu Chen, Ao Shen, Hao Wu, Qiufeng Wang, Qian-Wen Zhang, Junnan Dong, Wenhao Jiang, Ying Shen, Hai-Tao Zheng, Yinghui Li, Di Yin, Xing Sun, Philip S. Yu

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

AI总结 本文提出LLM从聊天机器人向数字同事的范式转变，通过认知核心（思考型LLM）和工具增强任务执行（OpenClaw工作站系统）两个维度，实现持久工作、状态持久化、可重用技能和自改进能力。

Comments The paper is available on the project website: https://from-chatbot-to-digital-colleague.github.io/

Exploiting Exogenous Structure for Sample-Efficient Reinforcement Learning

利用外部结构进行样本高效强化学习

Jia Wan, Sean R. Sinclair, Devavrat Shah, Martin J. Wainwright

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

AI总结 研究Exo-MDPs这类结构化马尔可夫决策过程，建立离散MDPs等之间的表示等价性，刻画其学习的极小极大遗憾值，证明不同情况下的遗憾值界，表明其解耦样本复杂度，通过实验验证相关见解。

Comments 70 pages

Automated Full-Sphere Measurement Methodology for Reconfigurable Intelligent Surface Beam Steering in an Anechoic Chamber

用于在消声室中可重构智能表面波束转向的自动全向测量方法

Tobias Kancz, Robert Langwieser, Philipp Svoboda

专题命中 记忆与上下文管理 ：workflow(abstract)

AI总结 该研究针对可重构智能表面波束转向，提出自动消声室测量方法，结合近场扫描仪与变换技术及低散射支架，通过控制单元编程实现波束转向配置，测量并评估相关参数，验证了方法可行性，给出了不同状态下的增益数据。

Comments 10 pages, 9 figures, Preprint Journal Submission