MemScope：局部代码修复演化智能体记忆架构

2026年10月16日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Miao Su 等作者的 MemScope 框架，提出用工具型 Patch Agent 联合检查原始执行轨迹、运行时记忆状态和当前架构代码，在提供方身份与记忆兼容性约束下对既有记忆架构做有界原地修改，即基于证据的局部演化。该报道给出的评测结果为：在 GAIA 上，轨迹加记忆检查变体达 86.67% 准确率，仅轨迹反馈为 70.00%，仅摘要反馈为 63.33%；在 xBench 任务上，演化后的记忆架构相较原始版本，使用 DeepSeek V3.2 时正确数从 49 提升至 55，使用 Kimi K2.7 Code 时从 50 提升至 53；在不重叠的 ALFWorld 未见任务上，成功率从 50.75% 升至 71.64%；在已归档的架构快照转换中，代码改动比例中位数为 4.4%。目前进展停留在该篇报道所述的框架提出与基准评测阶段。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。