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arXiv 2610.27406 · cs.AI · 2026-10-19

More Memory, Worse Agents: Error Reproduction and Anti-Persistence in LLM Agents

Ruhan Wang, Kishan Panaganti, Dongruo Zhou

Indiana University Bloomington

在最新榜 #390 本站收录于 2026-10-26

一句话要点

论文指出智能体把经验抽象成规则和技能存进记忆时,错误会经「抽象、执行、再抽象」循环不断再生,称为错误复现,使错误比直接复用错误知识持续得更久。

Agents that store abstracted rules and skills in memory can suffer "error reproduction": faulty abstractions shape new trajectories that are re-abstracted into the same errors, making them persist beyond direct reuse.

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数据说明

元数据来自 arXiv API(已核实);点赞来自 Hugging Face 每日论文;引用来自 Semantic Scholar。最近刷新 2026-10-26。

要点由本站根据摘要自写,不转载摘要原文,请阅读原文。

数据更新于:最新 AI 论文(北京时间)