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CueMem 是一个针对长期对话记忆的线索引导框架，它使用检索线索重建对话上下文，以提升在 LLM 驱动的代理中的性能。
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。