arXiv cs.AI· Yufeng Li, Sheng Yao, Peng Zeng, Dezhang Kong, Shi Lin, Changting Lin, Xun Wang, Meng Han·· 3 天前AI 评分41
单智能体长期记忆中的 Memory Echo：生命周期评估与来源引导缓解
Memory Echo in Single-Agent Long-Term Memory: Lifecycle Evaluation and Provenance-Guided Mitigation
AI 导读
研究提出 Memory Echo 概念，指同一来源的历史信息在无独立证据下获得的额外检索曝光，并构建 MEchoBench 评估其产生、抗纠正、持续性与对答案的影响。
正文 · AI 翻译
摘要：长期记忆支持智能体跨会话运行。反复检索与回写可能让一条历史主张占据多个检索位置，并在没有独立证据的情况下影响当前回答。现有工作考察了检索、更新与问答，但对同源记录累积及更正后残留问题研究不足。受社会认知与记忆心理学中关于重复暴露、检索与修正的研究启发，我们将 \emph{Memory Echo} 定义为同一来源的历史信息在无额外独立证据情况下获得的过度检索暴露，并引入 MEchoBench 来评估其出现、抗更正性、持续性及对回答的影响。为应对这一现象，我们引入 Family--Provenance--Authority 框架（FPA）。具体而言，FPA 为每个来源家族选择一个代表，将旧记录进入回答上下文的资格条件建立在已验证更正之上，并用权威证据约束最终回答。在四个记忆框架上对 190 个固定问题进行配对重放时，FPA 将 DeepSeek V4 Flash 的准确率从 0.825 提升至 0.920，将 Kimi K2.6 的准确率从 0.782 提升至 0.916；平均 Decision Contamination Effect 分别从 0.106 降至 0.030、从 0.109 降至 0.038。这些结果表明，智能体记忆可以保留可追溯的历史，同时不让重复的历史信息主导当前决策。代码见 this https URL。
| Subjects: | Artificial Intelligence (cs.AI) |
| Cite as: | arXiv:2610.17763 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.17763v1 [cs.AI] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.17763 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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From: Yufeng Li [view email]
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Tue, 13 Oct 2026 05:44:32 UTC (1,700 KB)
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org