面向长期 LLM 代理的偏好感知记忆更新

面向长期 LLM 代理的偏好感知记忆更新 ArXiv ID: 2510.09720作者: Haoran Sun, Zekun Zhang, Shaoning Zeng机构: Hong Kong Polytechnic University发布日期: 2025-10-10 摘要影响基于 LLM 代理推理能力的关键因素之一是其利用长期记忆的能力。虽然最近的进展显著改进了存储和检索组件，但大多数现有方法在记忆更新方面存在不足——缺乏根据不断演变的用户行为和上下文动态优化偏好记忆表示的机制。本文提出 PAMU（Preference-Aware Memory Update），通过整合滑动窗口平均（SW）和指数移动平均（EMA），构建融合的偏好感知表示。在 LoCoMo 数据集上，PAMU 在五个任务场景中准确率提升15-25%。 问题背景长期代理中的记忆挑战123456789101112...

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