RuleMem: Active Rule Memory for Long-Term Conversational Agents
规则记忆：对话代理的主动规则归纳与推理
🧭 Agent 长对话记忆规则化推理 ★ 深度解读
Sun Yat-sen University · The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) · Shenzhen Institute of Computing Sciences · The Hong Kong Polytechnic University · Tsinghua University
将对话历史归纳为自然语言 Horn 子句规则，用 perplexity 一致性过滤并指导证据召回与推理，显著提升长对话 QA 准确率
📌 工作参考价值（4 点）
- 从用户历史交互中归纳行为规则（如“用户买过 A 后常会买 B”），作为可复用推理模板，可指导召回和排序，缓解语义鸿沟。
- RPC 验证机制可用于任何 LLM 生成的规则/知识，通过 perplexity 降低评估支持度，过滤幻觉和过泛化规则。
- 将 Horn 子句作为推理骨架，与事实分离，可在推荐解释或对话式推荐中提供显式逻辑链，增强可信度。
- 工程上可以将事实存储与规则存储分层，规则层承担“抽象先验”，在查询时先激活规则再召回事实，降低无关噪声。