语言大模型 / LLM

AgentForge: Execution-Grounded Multi-Agent LLM Framework for Autonomous Software Engineering

AgentForge: 基于执行的多智能体LLM框架用于自主软件工程

Rajesh Kumar, Waqar Ali, Junaid Ahmed, Najma Imtiaz Ali, Shaban Usman

机构 * International Research Center for Complexity Sciences（复杂科学国际研究中心） ； Hangzhou International Innovation Institute（杭州国际创新研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； College of Science, Mathematics and Technology（科学、数学与技术学院） ； Wenzhou-Kean University（温州-凯恩大学） ； Fakulti Teknologi Maklumat dan Komunikasi（信息技术与通信学院） ； Universiti Teknikal Malaysia Melaka（马来西亚Melaka理工大学） ； Computer Systems Engineering Department（计算机系统工程系） ； Sukkur IBA University（苏库尔IBA大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AgentForge通过引入执行验证原则，提升代码正确性验证，实现40.0%的SWE-BENCH Lite解决率，优于单智能体基线。

Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution

记住我，精进我：一种面向经验驱动代理进化的动态过程记忆框架

Zouying Cao, Jiaji Deng, Li Yu, Weikang Zhou, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Hai Zhao

机构 * AGI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（AGI研究院，计算机科学学院，上海交通大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海市教育委员会智能交互与认知工程重点实验室，上海交通大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ReMe框架，通过多维蒸馏、情境适应重用和基于效用的精炼机制，解决传统静态记忆存储的不足，实验证明其在BFCL-V3和AppWorld上达到新状态，展示了自进化记忆在终身学习中的高效性。

Comments 20 pages, 10 figures, 15 tables, ACL'26-Findings

AMA: Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration

AMA：通过多智能体协作实现自适应记忆

Weiquan Huang, Zixuan Wang, Hehai Lin, Sudong Wang, Bo Xu, Qian Li, Beier Zhu, Linyi Yang, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shandong University（山东大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AMA框架，通过多智能体协作实现自适应记忆管理，解决传统方法在记忆粒度和一致性维护上的不足，实验表明其在长上下文任务中表现优异，减少约80%的token消耗。

Comments 8 pages

Memp: Exploring Agent Procedural Memory

Memp：探索代理程序记忆

Runnan Fang, Yuan Liang, Xiaobin Wang, Jialong Wu, Shuofei Qiao, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； State Key Lab. for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Memp，一种可学习、可更新且终身的程序记忆系统，通过提炼历史轨迹生成细粒度指令和高层脚本抽象，提升代理在TravelPlanner和ALFWorld任务中的成功率和效率。

Comments ACL 2026 Findings