摘要
长时间跨度的智能体越来越多地将其KV缓存用作内存：一个服务系统保留一部分缓存条目并丢弃其余部分。因此，驱逐和情节记忆方案基于一个很少直接测试的前提，即保留的事件在产生其观察结果后仍然具有信息价值。我们通过省略一项早期观察来进行测试，在其他方面相同的智能体历史中进行对比。在对该观察敏感的项目中，答案通常遵循被省略的值，尽管没有提供的跨度说明哪个值是正确的。我们称之为语义物化：下游事件的缓存行作为计算的独立可服务视图，其输入已经消失。
这种情况也可以有意创建。一个经过精心措辞、没有答案的事件在Qwen3-8B上使捐助者对齐的恢复率从6%提高到51%，而被动收集长期对话中的自然提及则没有检测到优势。这样的行所承载的内容是特定且有界的。紧凑的状态得以保存，而较大的负载则趋向于随机，是否进行构建取决于措辞而不仅仅是意义，因此模型同样理解的两种措辞可能会显著不同。
结果是稀疏事件KV服务的记忆契约：写入什么、落在哪里，以及一旦源消失后什么能够存活。对于任何驱逐的情况，推论是丢弃源事件并没有观察到准确性损失并不意味着源是多余的。
博主点评： 本文探讨了智能体如何利用KV缓存作为记忆，提出了一个新颖的记忆契约概念，强调了信息的语义物化及其对智能体性能的影响。这种研究为智能体的记忆机制提供了新的视角，值得深入关注。