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本文提出DiscernMem，一个免训练框架，通过缺陷感知记忆精炼与边界学习元记忆机制，帮助基于LLM的多智能体系统修正有缺陷的记忆并学习何时正确使用记忆，在AutoGen、CAMEL和MacNet上取得最佳平均分。