通过类型化内存表示缓解长期代理中的来源角色崩溃

长期记忆对于持久性 LLM 代理至关重要，但流行的架构将历史交互存储为非结构化的平面文本。这种不受约束的存储会导致来源角色崩溃，这是一种严重的故障模式，代理会遭受源监控错误。为了在架构层面解决这种认知漏洞，我们提出了 MemIR，一种类型化的内存中间表示，它将源监控作为结构约束进行操作。 MemIR 将长期记忆写入基础原子中，将原始证据、检索线索和承载真相的主张分开，事实授权仅限于支持的主张原子。然后，它应用多路由原子投影和出处范围利用，将异构检索命中转换为以权利要求为中心的候选包和用于答案生成的标准化事实接口。 LoCoMo 和 BEAM-100K 上的实验表明，MemIR 始终优于现有的记忆基线，尤其是在需要源跟踪、时间时间定位和碎片证据聚合的任务上。