FinPerMA：面向 LLM Agent 的理论驱动、事件锚定个性化记忆基准

英文标题：FinPerMA: A Theory-Informed, Event-Grounded Personalized-Memory Benchmark for LLM Agents

FinPerMA 是一个用于评估 LLM Agent 个性化记忆能力的基准。该研究聚焦金融顾问等高风险场景，考察 Agent 能否在长期交互中维护并更新针对个体用户的模型。论文指出，现有方法在这一能力上的表现和评估方式仍不明确。该基准有望为开发者衡量个性化 Agent 的长期记忆、事件理解与用户建模能力提供参考。

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