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Agent记忆赛道大洗牌！LoCoMo-Refined重磅发布，主流记忆框架迎来核心检验
南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined，这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞，在其标准下主流记忆框架得分普降，且相关数据集和评测脚本已开源。
HaluMem：让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年，AI Agent的‘记忆能力’成热门话题，但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem，它能精准定位幻觉来源，评估主流记忆系统，为构建可靠记忆系统提供方向。
康奈尔大学Steven Waslander：从「堆数据」到「用记忆」，拆解 Agentic 仓库机器人的长期记忆难题 | IROS 2026
本文整理康奈尔大学Steven Waslander教授在IROS的主旨演讲，针对智能机器人上下文窗口限制的瓶颈，分享其团队在仓库机器人长期记忆领域的两项核心研究，给出多模态记忆检索与环境动态检测方案，具备工业落地参考价值。
YC总裁开源个人AI记忆系统GBrain：让你的OpenClaw/Hermes长脑子
YC总裁Garry Tan开源GBrain，这是经实战检验的AI记忆中枢。它有真实数据规模、混合搜索架构等特点，核心工作流含实体检测等。技术选型有考量，还提供体验方式和技能包文档。
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆：基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开，深入探讨Agent Memory概念，聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现，详解存储、管理、检索技巧，还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
Agent 真正的护城河，正在从工具转向记忆资产
2026年初，Anthropic用Claude Cowork引发AI创业热点，其计划引入知识库获“永久记忆”能力，将Agent Memory探索推到前沿。文章探讨独立Memory层成必需品的原因、工程化记忆系统的能力，还对比模型厂商和第三方中立派路线。