TRACE：在Agent重新加入协作时核验记忆的行动资格

持久记忆让语言模型Agent在长期协作中携带信息，但留下一个生命周期问题：共享状态改变后，返回的Agent仍能依据什么行动？一项记忆可以被正确检索、与当前任务相关且忠于来源，却依然不适合行动，例如暂停前保存的行程仍指向团队已更换的酒店。我们将其形式化为时间记忆准入，提出无需训练的TRACE层，把重新加入视为资格判断，而非存储或检索操作。它将离开检查点与缺席期间更新对账，解决显式及隐式失效；只有受限Return View覆盖返回角色的未完成义务时，才释放该视图。我们在三种行动模型下，于Memora、STALE Type II及派生ManBench-Return设置评估TRACE；各设置都改造成返回事件：一个Agent离开，四名队友改变共享状态，再重新加入。区分方法的不是总体准确率，而是能否同时保留有效记忆和拒绝过时记忆。单策略基线均做不到：Restore全部恢复离开检查点，接纳过时状态；Reset从空记忆重新开始，丢弃有效状态；两者分别在其中一个维度降至0%。TRACE是唯一在两者均表现高的方法，ManBench-Return有效信息可用率为92.6%至98.3%，无效信息拒绝率为98.4%至99.5%，整体准确率距最佳基线不超过3.8个百分点。在STALE Type II上，它比最强对比策略的Overall指标分别提高22.3点（Qwen）、18.5点（Gemini）与27.5点（DeepSeek），词元约为其2.3倍；写入时整合流水线更准确，但词元为TRACE的3.99倍。