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该论文介绍了 KEEPER，这是一项针对四种辅助目标的比较研究，旨在为长时程大语言模型智能体构建足以支持控制的文本记忆。研究发现，与奖励相关的预测能带来最佳任务表现，并提出自一致性偏差，用于衡量递归记忆更新中错误的持续程度。
Agent Memory Leaderboard 是一个公共基准平台，用于通过标准化测试和排名来评估和比较文本和编码代理的记忆系统。