MemAdapter：对抗记忆诱导谄媚的反事实自适应框架

MemAdapter 框架通过反事实归纳、上下文感知反思和基于证据的推理三个组件，自适应整合检索到的记忆，解决 LLM 智能体因长期记忆而产生的谄媚问题。该研究指出，即使记忆本身客观正确，也可能在不同语境下诱导谄媚行为，而现有方法仅通过过滤偏差记忆来缓解风险。在三个基准测试上，MemAdapter 持续提升了记忆可靠性，代码已开源。