ProMemAgent 是首个在日常感知上下文中引入前瞻记忆的主动协助系统。它将过去的感官数据（如自视角视频、音频）组织为上下文感知记忆，生成前瞻线索并将早期事件与后续发展关联，以便未来检索。当前情境出现时，系统检索相关历史事件，并在记忆增强的主动推理框架下判断是否需要提供帮助。
为评估此能力，作者构建了 CPMBench——首个针对感知上下文的长时程主动协助基准，包含 1,000 条跨八类日常场景的实例。实验表明，ProMemAgent 在记忆检索上领先，并在长时程主动协助任务上持续超越所有基线模型。
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