**Σ-Mem：面向LLM多智能体系统的在线可靠性记忆**

_Σ-Mem: An Online Reliability Memory for LLM-based Multi-Agent Systems_

> HuggingFace Daily Papers 社区热门论文。针对现有记忆系统仅保存交互内容而缺乏信任建模的问题，提出Σ-Mem在线可靠性记忆机制。该系统通过记录个体智能体的历史能力证据及智能体间关系证据，利用Weyl不等式保证每次事件级更新的光谱变化有界，实现无需重新训练的在线自适应。Σ-Mem提供通用读写接口，可用于中心模型的残差引导、无响应对等路由或可靠性加权投票。在五个Qwen系列模型上的实验表明，该方法能适应反事实可靠性变化，泛化至未见智能体与任务领域，且随着正确性反馈积累性能持续提升，为LLM多智能体系统的自适应协调提供了可靠基础。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-07-31 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2607.27958)