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论文解决了什么问题
这篇论文关注Selective Forgetting相关问题：当智能体依赖技能、记忆、工具和运行时控制时，模型外部系统怎样影响最终能力。
核心方法
论文直接检验知识图谱是否优于扁平向量记忆，并用访问频率、中心性、年龄和新近度加权剪枝低价值节点。结果显示图结构并不天然胜出，选择性遗忘需要同时考虑召回预算和记忆维护成本。
实验结论
- 为长期 agent 记忆提供带负结果的图剪枝证据。
- 适合与同批推荐中的 Agent Skills、Harness 和长期记忆论文交叉比较。
局限性与证据边界
- 已按 arXiv 元数据和摘要整理，推荐文案为中文编辑摘要。
适合谁阅读
追踪 Agent Skills 与 Harness 研究比较模型外状态的收益和风险设计长期智能体系统Agent SkillsAgent Harness
可核验的原论文来源和作者
- 作者
- Theo Rusu, Sourena Khanzadeh, Manar Alalfi
- 来源
- arXiv
- 论文 ID
- 2608.28978