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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。
作者构建了一个轻量级即插即用安全网关，实现了DeepMind的CaMeL原则——防止不可信数据执行操作。在基准测试中达到了约70%的自动推断准确率，且零静默不安全误分类，但指出了来源追踪和鲁棒性方面的不足。