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PolicyBank提出了一种记忆机制，使LLM智能体能够通过迭代交互和纠正反馈自主改进对组织策略的理解，弥补导致系统性行为偏离真实需求的规范差距。该工作引入了一个系统化测试平台，并展示PolicyBank能够解决高达82%的策略差距对齐失败，显著超越现有记忆机制。