ATLAS：面向长程开源多智能体系统的谱锁定方法

ATLAS 通过代数任务-角色锁定与自适应谱记忆，在无需训练的情况下优化多智能体系统的隐藏状态，解决任务漂移与状态过时问题。 该方法在长程记忆与工具使用测试中，比 A-MEM 提升宏观平均准确率最多 5.7 分，并在 72B 主干模型上实现 61.0 的宏观平均分。 ATLAS 作为表示层控制器，可作为黑盒智能体输出层协议的补充，适用于开源多智能体系统。