AgentMemGate 门控机制减少记忆推测污染

一篇 arXiv 论文提出 AgentMemGate，一种在写入时对提取陈述做分类的门控机制，将其归为推测、已完成事件、更正或其他，从而阻止未确认的计划进入对话助手的记忆存储。作者称，在 147 组对话的留出集上，Mem0 和 Graphiti 分别把 35.2% 和 27.3% 的未决计划断言为当前状态；AgentMemGate 在核心基准上将污染从 87.5% 降至零，任务准确率从 65% 提升至 95%。 作者表示已公开数据集、提示词和评测代码。上述效果为论文报告的结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。