AI Agent

RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States

RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱

Yi Yang, Zhennan Chen, Yihong Zhuang, Tiehan Fan, Yinan Chen, Jian Li, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 RoMeRL通过降阶效用状态解决自进化LLM智能体记忆的反馈分散与记忆-奖励陷阱问题，在ALFWorld等基准上显著提升任务性能、降低记忆规模与LLM调用

SpecBox: Speculative Sandbox Scheduling for Efficient LLM Agent Serving

SpecBox：用于高效大语言模型智能体服务的推测性沙盒调度

Yihui Zhang, Tianyu Wo, Jinghao Wang, Xiaoyang Sun, Menghao Zhang, Cangzhou Yuan, Li Li, Chunming Hu, Albert Y. Zomaya, Renyu Yang

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

AI总结 研究大语言模型智能体服务中沙盒部署的资源利用与延迟矛盾，提出SpecBox，通过推测性沙盒预分配、上下文感知随机预取及相关优化，有效降低端到端延迟并削减峰值内存消耗。

TraceCAD: Trace-Guided Repair for Agentic CAD Generation

TraceCAD：面向智能体CAD生成的轨迹引导修复

Fengxiao Fan, Jingzhe Ni, Fan Sang, Xiaolong Yin, Yu Liu, Ruofeng Tong, Min Tang, Peng Du

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

AI总结 TraceCAD是一种用于智能体CAD生成的轨迹引导修复方法，通过引入持久状态等机制提升了CAD生成的几何质量与修复可靠性，在DeepCAD基准测试中取得了良好效果。

Comments 18 pages, 7 figures; includes supplementary material

AgentMemBench: A Systematic Benchmark for Evaluating Long-Term Memory Management Strategies in Conversational AI Agents

AgentMemBench：用于评估对话AI智能体长期记忆管理策略的系统基准

Ahmed Cherif

机构 * Sofrecom（索弗雷科姆） 纠错

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

AI总结 该研究构建了AgentMemBench基准，评估五种记忆策略及两款现有系统，发现外部键值存储（EKV）在长程对话记忆任务中表现最优，但存在内存占用成本，同时公开了全部可复现资源。

Comments 22 pages, 3 figures submitted on Neural Computing and Applications

ECHO: Prune To Act, Trace To Learn With Selective Turn Memory In Agentic RL

ECHO: 在智能体强化学习中通过选择性回合记忆进行剪枝行动与追踪学习

Zijun Xie, Binbin Zheng, Enlei Gong, Jihua Liu, Yuyang You, Lingfeng Liu, Jiayao Tang, Guanqun Zhao, Aoqi Hu, Zeyu Chen

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ECHO框架，通过选择性回合记忆和源索引重建解决长程智能体强化学习中的历史崩溃与可追踪学习问题，在BrowseComp-Plus上达到43.4%准确率，优于GRPO和SUPO。

SciToolAgent-Evo: An Ontology-Aware Self-Evolving Agent for Open-World Scientific Tool Acquisition

SciToolAgent-Evo：一种面向开放世界科学工具获取的本体感知自进化智能体

Yuqi Tang, Chenyi Zhou, Libin Wang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Huajun Chen

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

AI总结 针对LLM智能体依赖静态工具空间难以适配开放世界科学工作流的问题，提出SciToolAgent-Evo本体感知自进化智能体，结合进化记忆与本体化工具图，利用LinUCB平衡探索利用，推出OpenSciToolBench基准并取得最优性能。

Comments 19 pages, 4 figures, under review

Voice Memory for Agentic Speech Recognition

面向智能体语音识别的语音记忆

Chao-Han Huck Yang, Zih-Ching Chen, Piotr Zelasko, Zhehuai Chen, Jagadeesh Balam, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 该研究提出仅推理方案Voice Memory，通过听者-思考者架构克制过度校正，在10个HyPoradise域上将加权词错误率降至7.52%，可跨校正器迁移且不增加推理参数。

Comments Preprint. Technical report and open source: https://huggingface.co/huckiyang/voice-memory

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 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 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

Supra Cognitive Modes: A Routed Architecture for Agent Memory

超认知模式：一种用于智能体记忆的路由架构

Joshua Tobkin, David Yang

机构 * Supra Research（超研） 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 研究智能体记忆工作负载，提出超认知模式（SCM）架构，通过共享摄取底层及相关机制处理查询，在三个基准上进行表征，给出参考运行成绩等，展示了一种路由配置及故障模式，验证了相关设计。

State Compression in Two-Agent LLM Relays: A Closed-World Study of Constraint Preservation

双智能体语言模型中继中的状态压缩：约束保留的封闭世界研究

Anantha Sharma, Sheeba Elizabeth John, Kaarthik Senthil Kumar, Saratsuhas Vijayababu

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

AI总结 研究双智能体LLM中继中交接压缩问题，比较无压缩、叙述性总结、JSON提取、基于嵌入的修剪四种交接条件，发现交接表示影响下游可行性，JSON提取可行性准确率最高达0.96，结构化可审计表示利于约束检查。

Comments 8 pages, 2 figures, 3 tables

ChipChat: Low-Latency Cascaded Conversational Agent in MLX

ChipChat：MLX 中的低延迟级联对话代理

Tatiana Likhomanenko, Richard He Bai, Zijin Gu, Zakaria Aldeneh, Shiladitya Dutta, Luke Carlson, Han Tran, Yizhe Zhang, Ruixiang Zhang, Huangjie Zheng, Navdeep Jaitly

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 探讨实时设备语音代理最佳架构问题，介绍低延迟级联系统 ChipChat，它通过架构创新和流优化克服传统瓶颈，集成多种技术，用 MLX 实现亚秒级响应延迟，为实用语音 AI 代理发展提供新路径。

Comments best demo paper award ASRU 2025

Journal ref ASRU 2025

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。

Comments 8 pages

Remember When It Matters: Proactive Memory Agent for Long-Horizon Agents

记住重要时刻：用于长期任务智能体的主动记忆智能体

Yifan Wu, Lizhu Zhang, Yuhang Zhou, Mingyi Wang, Bo Peng, Serena Li, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 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 研究长期任务中智能体决策时行为状态衰减问题，提出用主动记忆智能体并行干预，更新记忆库并决定是否提醒。该方法在多个基准测试中提升了智能体性能，消融实验证明其优势，还训练模型实现部分迁移。

STAGformer: A Spatio-temporal Agent Graph Transformer for Micro Mobility Demand Forecasting

STAGformer：用于微移动需求预测的时空代理图变换器

Ye Zihao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 针对共享单车系统站点级需求预测难题，提出STAGformer模型，通过两步代理注意力机制及四个核心模块，以线性复杂度实现高效全局建模，实验表明其在多预测范围优于基线，消融研究验证各组件贡献。

From Detecting Agency to Doing Work: Self-Caused Credit Builds a Durable Behavioral Self in a Minimal Spiking Agent

从检测能动性到执行工作：自我归因的信用在最小脉冲智能体中构建持久的行为自我

Haoliang Han

机构 * Institute of Biomedical Strategy（生物医学战略研究院） 纠错

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

AI总结 通过能动门控的慢速信用更新，智能体在脉冲神经网络上形成持久的行为残留，实现自我保存和任务保持，无需重放缓冲区。

Comments 22 pages, 6 figures. Includes supplementary information in the same PDF

Mandol: An Agglomerative Agent Memory System for Long-Term Conversations

Mandol：一种用于长期对话的聚合式智能体记忆系统

Yuhan Zhang, Zhiyuan Guo, Ziheng Zeng, Wei Wang, Wentao Wu, Lijie Xu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） 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 提出Mandol聚合式记忆系统，通过统一内存原生架构整合碎片化记忆，结合层次化记忆模型、聚合语义数据结构与量化查询机制，在长期对话基准上取得最佳准确率并实现5.4倍检索加速。

Comments 10 pages, 3 figures

MIRROR: Novelty-Constrained Memory-Guided MCTS Red-Teaming for Agentic RAG

MIRROR: 基于新颖性约束的记忆引导MCTS红队测试用于智能体RAG

Inderjeet Singh, Andrés Murillo, Motoyoshi Sekiya, Yuki Unno, Junichi Suga

机构 * Fujitsu Research of Europe, United Kingdom（欧洲富士通研究机构，英国） ； Fujitsu Limited, Japan（日本富士通有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MIRROR框架，通过记忆引导蒙特卡洛树搜索和显式新颖性约束，在多模态智能体RAG系统的四个攻击面上实现高攻击成功率，并降低跨表面方差。

Comments 6 pages, 2 figures. Accepted at the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026), IEEE WCCI 2026; presented as an oral talk. Code and ART-SafeBench benchmark: https://github.com/FujitsuResearch/mirror

Benchmarking Agentic Review Systems

基准测试智能审稿系统

Dang Nguyen, Wanqing Hao, Yanai Elazar, Chenhao Tan

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

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

AI总结 针对AI辅助研究给同行评审带来的压力，新兴智能审稿系统涌现，但缺乏评估标准。本文评估了多种系统，发现最佳配置（OpenAIReview + GPT-5.5）在成对准确性上达83.0%，能捕获71.6%注入错误，且用户反馈正面。

Comments 11 pages, 7 tables, 4 figures

Control-Plane Placement Shapes Forgetting: An Architectural Study of Agent Memory Across Thirteen System Configurations

控制平面放置塑造遗忘：跨十三种系统配置的智能体记忆架构研究

Dongxu Yang

机构 * DeepLethe 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 研究LLM在智能体记忆管道中的位置（控制平面 vs 召回平面）对遗忘失败模式的影响，通过13种配置在385例对抗测试集上的实验，揭示了三种放置机制的互补覆盖范围，并提出了ForgetEval评估套件。

Comments 25 pages including appendices. Code, benchmark, and adapters released under MIT at https://github.com/deeplethe/lethe

Closing the Reflection Gap: A Free Calibration Bonus for Agentic RL

缩小反思差距：面向智能体强化学习的免费校准奖励

Yinglun Zhu

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 针对LLM智能体在环境反馈后自我评估不准确的问题，提出RefGRPO方法，通过对比反思与实际结果计算免费校准奖励并动态调整系数，同时提升反思校准和任务准确率。

SMSR: Certified Defence Against Runtime Memory Poisoning in Persistent LLM Agent Systems

SMSR：针对持久化LLM代理系统中运行时内存投毒的认证防御

Tarun Sharma

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出SMSR防御框架，通过写入时HMAC签名和查询时随机化内存消融与基于判决的多数投票，首次为多会话内存投毒攻击提供认证鲁棒性保证。

TAME: A Trustworthy Test-Time Evolution of Agent Memory with Systematic Benchmarking

TAME: 一种可信的智能体记忆测试时演化与系统化基准测试

Yu Cheng, Yongkang Hu, Jiuan Zhou, Yushuo Zhang, Yihang Chen, Huichi Zhou, Mingang Chen, Zhizhong Zhang, Kun Shao, Yuan Xie, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Computer Software Evaluating and Testing（上海计算机软件评测与测试重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 提出TAME框架，通过执行器-评估器循环实现记忆的可信演化，解决良性任务演化中智能体可信度下降问题，在GPT-5.2 AIME上准确率提升14.6个百分点。

DMF: A Deterministic Memory Framework for Conversational AI Agents

DMF：对话式AI代理的确定性记忆框架

Matteo Stabile, Enrico Zimuel

机构 * Roma Tre University（罗马三大学） 纠错

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

AI总结 提出一种CPU优先的确定性记忆框架DMF，通过经典NLP分析、向量几何和数学评分替代生成式记忆压缩，实现零令牌成本且与Mem0相当的准确性。

Comments 21 pages, 3 figures

From Prompt Injection to Persistent Control: Defending Agentic Harness Against Trojan Backdoors

从提示注入到持久控制：防御智能体框架中的木马后门

Jiejun Tan, Zhicheng Dou, Xinyu Yang, Yuyang Hu, Yiruo Cheng, Xiaoxi Li, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院 Gallagher 学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ClawTrojan基准测试揭示本地智能体框架中的多步木马攻击，并设计DASGuard防御方法，通过扫描控制文本、追溯来源并清除不可信控制内容，实现动态防御。

Comments Code and data are available at https://github.com/RUC-NLPIR/ClawTrojan

Entity-Collision: A Stratified Protocol for Attributing Retrieval Lift in Agent Memory

实体碰撞：一种用于归因智能体记忆检索提升的分层协议

Youwang Deng

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 提出实体碰撞协议，通过控制实体重叠和标签分层，将BM25基线固定，从而将检索提升归因于嵌入器，并在多维度实验中揭示编码器容量并非唯一约束。

Comments 48 pages with appendix; 6-page body, mandatory Limitations, References, and 7 appendices. Code, benchmarks, and 37 reproduce scripts: https://github.com/youwangd/engram (see paper/REPRODUCIBILITY.md). Apache 2.0

SEAL: Self-Evolving Agentic Learning for Conversational Question Answering over Knowledge Graphs

SEAL: 面向知识图谱对话问答的自我演进智能体学习

Hao Wang, Jialun Zhong, Changcheng Wang, Zhujun Nie, Zheng Li, Shunyu Yao, Yanzeng Li, Xinchi Li

机构 * Institute of Big Data and Artificial Intelligence, China Telecom Research Institute（大数据与人工智能研究院，中国电信研究院） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（王宣计算机技术研究所，北京大学） ； School of Artificial Intelligence, China University of Geosciences (Beijing)（人工智能学院，中国地质大学（北京）） ； Center for Cognition and Neuroergonomics, State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University（认知与神经工效学中心，认知神经科学与学习国家重点实验室，北京师范大学） ； Institute of Artificial Intelligence and Future Networks, Beijing Normal University（人工智能与未来网络研究院，北京师范大学） 纠错

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

AI总结 提出SEAL两阶段语义解析框架，通过自我演进智能体学习解决知识图谱对话问答中的指代消解、上下文依赖和复杂逻辑推理问题，在SPICE基准上达到最先进性能。

Comments Accept by NeuroComputing

An Uncertainty-Aware Resilience Micro-Agent for Causal Observability in the Computing Continuum

一种面向计算连续体中因果可观测性的不确定性感知韧性微代理

Suvi De Silva, Alfreds Lapkovskis, Alaa Saleh, Sasu Tarkoma, Praveen Kumar Donta

机构 * Department of Computer Systems and Sciences（计算机系统与科学系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出AURORA框架，通过集成自由能原理、因果do-calculus和局部因果状态图，在边缘层实现灰色故障的因果诊断与缓解，并采用双门控执行机制在不确定性高时避免破坏性干预。

Anatomy of Agentic Memory: Taxonomy and Empirical Analysis of Evaluation and System Limitations

代理记忆的解剖结构：评估和系统限制的分类与实证分析

Dongming Jiang, Yi Li, Songtao Wei, Jinxin Yang, Ayushi Kishore, Alysa Zhao, Dingyi Kang, Xu Hu, Feng Chen, Qiannan Li, Bingzhe Li

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of California Davis（加州大学戴维斯分校） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过分类和实证分析，探讨了代理记忆系统的架构和系统限制，揭示了现有系统在基准饱和效应、指标有效性、模型依赖性和内存维护开销等方面的问题，并提出了更可靠的评估方法和可扩展的系统设计方向。

Evo-Memory: Benchmarking LLM Agent Test-time Learning with Self-Evolving Memory

Evo-Memory：通过自演化记忆基准测试LLM代理的测试时间学习

Tianxin Wei, Noveen Sachdeva, Benjamin Coleman, Zhankui He, Yuanchen Bei, Xuying Ning, Mengting Ai, Yunzhe Li, Jingrui He, Ed H. Chi, Chi Wang, Shuo Chen, Fernando Pereira, Wang-Cheng Kang, Derek Zhiyuan Cheng

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Evo-Memory，一个用于评估LLM代理自演化记忆能力的综合流基准和框架，通过构建序列任务流数据集，要求LLM在每次交互后搜索、适应和演化记忆，并在10个多样化的多轮目标导向和单轮推理与问答数据集上评估了超过十种代表性的记忆模块。

OProver: A Unified Framework for Agentic Formal Theorem Proving

OProver：一个用于代理形式定理证明的统一框架

David Ma, Kaijing Ma, Shawn Guo, Yunfeng Shi, Enduo Zhao, Jiajun Shi, Zhaoxiang Zhang, Gavin Cheung, Jiaheng Liu, Zili Wang

机构 * Lean 4 纠错

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

AI总结 本文提出OProver，一个用于Lean 4的统一框架，通过迭代修订检索到的编译器验证证明和Lean编译器反馈来改进代理证明，通过持续预训练和迭代后训练，使OProver-32B在多个基准测试中取得最佳成绩。