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该论文提出 FluxMem，一种将智能体记忆视为不断演化的图结构，通过动态修复连接和提炼技能来提升记忆效果的系统。实验显示其在多个任务上优于现有方法，例如在 LoCoMo 上达到 95.06% 准确率，并在 GAIA 上相比 Kimi K2 提升 12.73 分。

ActiveGraph 使用追加式事件日志为长时间运行的代理提供了一个持久、可回放的世界，支持分支、差异和谱系功能。

GraphARC是一个针对图结构数据抽象推理的新基准，将ARC范式扩展到图领域。对最新语言模型的评估揭示了理解与执行之间的差距，且在大规模实例上性能下降，凸显了扩展挑战。