arXiv:2610.30485v1 Announce Type: new Abstract: Personal intelligence systems are taking on increasingly complex everyday tasks, yet repeated questions, unnecessary confirmations, and unwanted outreach can turn capable assistance into interaction burden. Reducing this burden requires agents to remember how users want to be assisted. However, existing memory benchmarks focus on factual recall and personalized answers and rarely test how agents learn and act on interaction preferences. We introduce MemPABench, an interactive environment for on-policy evaluation of memory in personal agents. MemP
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年10月24日 · 原文日期：2026年10月23日
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人工核验：尚无核验记录
