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本文介绍了RD-Forget，这是一个无需训练的持久化语言智能体框架，通过分离存储记忆与查询条件证据来处理事实变化，同时保留历史信息。
本文评估了一个面向长期LLM代理的基于图的记忆框架，发现该框架在召回指标上并不优于扁平向量检索，但选择性遗忘模块能以最小性能损失有效减少存储。
Anthropic 的记忆主管实现了一个具有记忆系统的代理，该系统主动遗忘无关信息，只关注重要数据以改善决策。