Mitigating Provenance-Role Collapse in Long-Term Agents via Typed Memory Representation
通过类型化记忆表示缓解长效Agent中的溯源-角色坍缩
🧭 长效Agent记忆组织 · 类型化记忆原子 ★ 深度解读
Harbin Institute of Technology, Shenzhen · The Hong Kong Polytechnic University · Shenzhen Loop Area Institute
提出类型化记忆中间表示 MEMIR，以记忆原子分离证据、线索与事实，实现溯源监控的结构化
📌 工作参考价值（4 点）
- 记忆原子分层存储：将对话历史拆分为证据 Span、线索（句柄/时间/枢轴）和事实 Claim，避免不同角色信息混杂。在电商对话或购物助手中，可分别存储用户偏好事实、原始对话片段和时间锚点，提升事实追踪与更新。
- 类型约束投影：检索命中的非事实原子（如 Span）必须通过关联 Claim 进入候选，间接阻断虚假事实的生成。适用于 RAG 或 Agent 场景，只让被证据支撑的声明影响答案，减少幻觉。
- 溯源范围利用：通过粗到细排序和选择，仅将 Claim 及其溯源闭包（证据 + 线索）作为“事实接口”输入给答案模型，强制模型在证据范围内生成，并在证据不足时明确拒绝回答。可迁移至生成式推荐，将商品属性类声明与其来源证据打包，提升推荐解释性和防幻觉能力。
- 认知记忆设计借鉴：明确区分外部感知与内部推理，避免将系统推断当作用户提供的事实。在多轮交互中可用于甄别用户真实陈述与模型猜测。