**记忆是重构而非检索：LLM智能体的图记忆框架**

_Memory is Reconstructed, Not Retrieved: Graph Memory for LLM Agents_

> 现有LLM智能体在长期交互推理中受限于静态的检索-推理范式。为此提出MRAgent，构建关联记忆图（Cue-Tag-Content），通过主动重构机制将推理与记忆访问融合，允许智能体在推理过程中基于累积证据迭代探索和剪枝检索路径，动态适应上下文。在LoCoMo和LongMemEval上，相对强基线提升最高23%，同时大幅降低令牌和运行成本。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-06-15 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.06036)