intent-driven-recall

本文提出 SAM，一个状态自适应记忆框架，能够动态管理长程智能体推理中的交互历史，实现意图驱动的回忆，而无需重新训练基础模型。它在多个基准测试（如 BrowseComp 和 HLE）上优于强基线方法。