ENPMR-Bench：情感支持代理的主动记忆检索基准测试

记忆增强语言代理越来越多地部署在情感支持等情感应用中，其中理解和响应用户潜在的情感需求至关重要。然而，现有的研究经常将记忆视为事实检索的工具，而忽视了它在塑造用户情感体验中的作用。在这项工作中，我们引入了 ENPMR-Bench，这是一个评估情感需求感知主动记忆检索（ENPMR）的基准，ENPMR 是一种核心功能，使代理能够推断用户的潜在情感需求并主动检索适当的记忆以支持移情交互。 ENPMR-Bench 以马斯洛需求层次为基础，包含 1,800 多个记忆增强对话，并定义了情感需求和支持性记忆类型之间的结构化映射。实验结果表明，当前的检索范例（包括基于嵌入的方法和 LLM 驱动的方法）表现出巨大的缺陷，同理心得分明显落后于黄金记忆条件。虽然思维链提示在一定程度上改善了推断的情感需求和检索的记忆之间的一致性，但仍然存在显着的表现差距。总之，这些发现揭示了当前代理的关键局限性，并概述了通过需求敏感的记忆检索推进个性化情感支持的方向。