arXiv · cs.AI· Shangze Li, Yanyu Yao, Derong Xu, Zhi Zheng, Tong Xu·· 7 小时前
MemCompile：面向长期Agent记忆的查询条件证据编译框架
From Memory Hits to Answerable Evidence: Query-Conditioned Memory Compilation for Long-Term Agent Memory
arXiv:2610.23313v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Shangze Li, Yanyu Yao, Derong Xu, Zhi Zheng, Tong Xu
研究任务与主要进展
作者提出MemCompile，用于从跨轮次和跨会话的长期对话记忆中恢复与问题相关的可回答证据。该框架先通过地址平面定位支持材料，再由证据平面在有限预算内组织互补的SourcePacket并生成答案就绪上下文；论文摘要报告其在LoCoMo上达到80.52%的Judge Accuracy，并改善质量—成本Pareto前沿。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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