KEEPER：为长程 LLM Agent 学习控制充分的文本记忆

英文标题：KEEPER: Learning Control-Sufficient Textual Memory for Long-Horizon LLM Agents

本文针对长程 LLM Agent 的记忆机制展开研究，指出了现有递归文本记忆中存在的可靠性隐患。研究表明，递归记忆容易将先前的错误信息级联传递至后续更新中，而单纯依靠任务完成表现并不能充分证明记忆系统的可靠性。为此，研究团队形式化定义了“自洽性偏差”（self-consistency bias），即输入记忆中既有的错误论断在后续状态中持续留存的现象。该工作为长任务周期智能体评估与构建高可靠、控制充分（control-sufficient）的文本记忆提供了重要的新思路。

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