论文页面 - GateMem：多主体共享记忆智能体中的记忆治理基准测试

来源：https://huggingface.co/papers/2606.18829

摘要

当前记忆智能体在多个授权主体与多样化授权上下文中，由于难以兼顾效用、访问控制与遗忘，缺乏可靠的共享机构部署能力。

针对LLM智能体的记忆基准测试 (https://huggingface.co/papers?q=Memory%20benchmarks) 主要假设单用户场景，导致医院、工作场所、校园和家庭中的共享助手研究不足。在这些部署中，多个主体向同一个记忆池写入数据，并基于不同角色、范围与关系进行查询，因此记忆质量既需要回忆能力，也需要治理机制。我们提出GateMem，一个面向多主体共享记忆智能体 (https://huggingface.co/papers?q=multi-principal%20shared-memory%20agents) 的基准测试。GateMem 联合评估以下能力：对合法长程请求（伴有状态更新）的效用；跨上下文授权边界的访问控制 (https://huggingface.co/papers?q=access%20control)；以及在收到显式删除请求后的面向智能体主动遗忘 (https://huggingface.co/papers?q=active%20forgetting)。它涵盖医疗、办公、教育和家庭领域，包含长程多方会话、增量记忆注入、隐藏检查点、结构化评判以及泄露目标标注。在不同基线与骨干模型上，没有任何方法能同时实现强效用、鲁棒访问控制 (https://huggingface.co/papers?q=access%20control) 和可靠的遗忘。长上下文提示 (https://huggingface.co/papers?q=Long-context%20prompting) 通常能以高昂token成本获得最佳治理分数，而基于检索和外部记忆的方法 (https://huggingface.co/papers?q=external-memory%20methods) 降低了成本，但仍会泄露未授权或已删除的信息。这些结果表明，当前记忆智能体距离可靠的共享机构部署还有很长距离。

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