ActionRAG: Evidence-Refining Graph Diffusion for Long-Term Memory in LLM Agents
ActionRAG：面向 LLM Agent 长期记忆的证据精炼图扩散
🧭 LLM Agent 长期记忆 · 图扩散检索 ★ 深度解读
Actioneer
结合谨慎图索引与查询时接收者归一化图扩散，在 MemoryAgentBench 上以 55.1 平均分刷新检索式记忆 agent 表现
📌 工作参考价值（4 点）
- 查询时把向量召回视为 proposal 而非最终结果：用双通道（实体+三元组）召回后在局部图上做 receiver-normalized diffusion 重排序，能恢复多跳关联且不引入 LLM 调用；适合电商会话中“用户问某商品是否适用于某场景”这类需要跨事实推理的 query。
- 索引阶段做标签调和 + 分层实体消解（精确名+类型匹配优先，模糊匹配仅限唯一候选）能显著降低商品/类目/属性图中的实体碎片，避免后续图检索被重复节点稀释。
- 冲突消解与事实更新：将时间短语归一化为绝对日期并存入事实描述而非节点，保留 source chunk 指针，可支撑价格/优惠/状态变更等需要区分新旧事实的场景。
- seed protection 与 hub-penalized flux 两个参数化 trick 可直接借鉴：保护原始高分证据不被图扩散淹没；对高连接度实体（爆款商品/热门类目）施加惩罚，避免 flux 补全被 hub 主导。