arXiv · AI· Jinyang Li, Zichuan Fu, Xian Wu, Wenlin Zhang, Yimin Deng, Kaifeng Guo, Guojing Li, Junjia QI, Xiangyu Zhao·· 5 小时前AI 评分20
Proactive Memory for Event-Driven LLM Agents 研究发布 ProactMem 框架
Proactive Memory for Event-Driven LLM Agents
AI 导读
研究者提出 ProactMem 框架，通过在 ProactiveStream 基准上实现 52.6% 的 F1 分数，领先最强基线 21.4%。 该框架将历史记忆组织为近期事件、时间轨迹和行为规律，并通过历史重放评估规律适用性。 代码已开源，旨在提升事件驱动型 LLM 智能体识别服务机会的能力。
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