**重新思考记忆：作为持续演进的连接**

_Rethinking Memory as Continuously Evolving Connectivity_

> 现有记忆增强的LLM智能体通常将记忆视为静态存储库，具有预定义表示和固定检索流程，这在动态智能体环境中显得脆弱。本文提出FluxMem框架，将记忆建模为异构图，并通过三个阶段逐步优化其拓扑结构：初始连接形成、反馈驱动的优化和长期整合。该方法在执行过程中能修复缺失链接、修剪干扰、对齐抽象粒度，并将反复成功的轨迹提炼为可重用的过程性电路。在LoCoMo、Mind2Web和GAIA三个基准测试中，FluxMem均达到最先进性能，展现出在复杂智能体环境中的强适应性和泛化能力。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.28773)