论文页面 - SubtleMemory：面向长程AI智能体的细粒度关系记忆判别基准

来源：https://huggingface.co/papers/2606.05761

摘要

SubtleMemory 基准评估了 AI 智能体处理在长时间交互中涌现的复杂关系记忆结构的能力，揭示了当前记忆系统在保留和利用细微记忆关系方面的局限性。

持续性 AI 助手（如 OpenClaw）会在长期交互中积累大量相互关联的记忆。随着这些记忆的增长，它们可能相互强化、在不同情境下出现分歧或直接冲突，导致正确的辅助依赖于记忆关系而非孤立的回忆。现有的长期记忆基准很少探究智能体在下游任务中如何保留和利用这些关系。为填补这一空白，我们提出了 SubtleMemory，一个针对长时间运行 AI 智能体进行细粒度关系记忆判别的基准。SubtleMemory 构建了关系控制的潜在语义工件，其变体呈现出互补、细微或矛盾的关系，并将这些工件嵌入到真实的用户-智能体历史中，要求智能体在后续查询和指令中恢复分布式的关系结构。该基准包含基于 1,090 个关系控制记忆变体集的 10 段长历史，共计 1,522 个评估实例，涵盖用户相关和用户无关的查询。通过评估六种独立记忆系统、两种带有原生记忆模块的 Claw 风格智能体以及三种带有插件记忆模块的 Claw 风格智能体，我们发现当前系统在细粒度关系记忆判别方面仍然较弱。我们进一步引入了诊断协议，揭示了记忆保留、检索和下游推理阶段不同的能力特征。

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