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COUNTERMEM：面向语言智能体的世界模型验证反事实记忆
COUNTERMEM: World-Model Verified Counter-Factual Memory for Language Agents
arXiv:2609.31874v1 公告类型：新 摘要：现有智能体记忆框架主要通过智能体与事实世界的交互来构建记忆，例如记住已采取行动的反馈，以提升未来任务的表现。然而，这些框架在构建记忆时很少提出“如果……会怎样”的问题：如果采取了不同的行动，反馈是否会改变，以及这种反馈如何能成为有用的记忆？在主动环境中直接获取此类反馈可能代价高昂，并且可能改变用于比较所需的状态。在这项工作中，我们提出了 COUNTERMEM，一个用于跨任务构建和…
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DolphinBench：绘制智能体记忆的帕累托前沿
DolphinBench: Mapping the Pareto Frontier of Agent Memory
摘要显示，现有记忆基准多采用对话问答形式，问题本身已暗示需检索的事实，且仅以准确率评分，允许系统以不合理成本与时间换取高分。DolphinBench 改为通过智能体任务完成度直接评估记忆，包含三种知识工作角色，每角色约 50 万 token 用户消息，每个角色 200 项任务均经有/无相关历史对照验证，并要求同时报告总成本与延迟。
意义：为智能体记忆系统提供兼顾准确率、成本与延迟的评测基准，有助于避免以不合理开销刷分的记忆方案。