MemTX：面向有状态智能体记忆的事务性信念提交

LLM智能体越来越多地通过持久化共享记忆进行协调：一个智能体的写入会成为另一个智能体的前提，并最终成为具有真实副作用的工具调用。当前的智能体记忆系统将每条被接受的写入都当作可立即执行的事实，因此一个被污染的工具结果、一次过时的更新或队友写了一半的笔记，都可能悄悄驱动一个不可逆的操作。我们主张，记忆写入并不等于信念提交。我们提出MemTX，一种事务性信念提交协议。每条记录都携带证据、权限、来源和有效期。写入在快照隔离的事务中暂存，并经“验证—提交”流水线准入；不可逆的工具调用以在途信念状态为门控；撤回一个信念会触发对其派生记录和工具副作用的类型化级联修复。操作安全门控与级联修复完备性这两个不变量，通过基于性质的测试以及对550万个协议状态的有界穷举枚举进行了机器检查，未发现任何违反。在来自三个模型家族的五个骨干模型上，MemTX领先全部八个基线，其中四个骨干上达到配对McNemar显著性，在第五个也是最强的骨干上与最佳基线统计持平，同时是唯一在所有骨干上都实现零下游损害的方法。骨干模型的能力无法替代提交纪律。