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该论文研究了LLM智能体中的'记忆过度依赖'现象——即使记忆是良性的、正确存储且被恰当检索，部分证据迁移仍会误导推理。作者提出MemTrim框架，在写入时索引记忆证据、在读取时控制复用，无需重训即可减少过度依赖。