可验证记忆：面向大语言模型 Agent 的局部与全局验证器统一记忆管理学习

英文标题：Verifiable Memory: Learning Unified Memory Management with Local and Global Verifiers for Large Language Model Agents

该论文聚焦大语言模型（LLM）Agent 在长周期交互中的记忆管理问题。论文指出，Agent 需要保留可复用信息、控制有限的活跃上下文，并在需要时找回早先的证据。其题目提出通过局部验证器与全局验证器学习统一的记忆管理机制，以协调长期记忆（LTM）和短期记忆（STM）。原始摘要内容在“现有方法通常分别优化 LTM 和 STM”处截断，未提供具体方法细节、实验数据或结论。

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