APDMem：智能体控制的渐进式披露长期记忆架构

Chin-Lun Fu 等作者发表论文提出 APDMem（Agent-controlled Progressive Disclosure Memory），一种分层长期记忆架构，将对话历史表示为四层：主题摘要、个性化关键事实、轮级证据笔记和原始消息。推理时由控制器先读高层摘要，按需下钻到更细证据。 在 LongMemEval 上，APDMem 仅访问 8% 的对话总量即取得较强的长上下文记忆推理表现。该工作已被 EMNLP 2026 工业赛道接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。