arXiv:2610.33274v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) agents work in scenarios with very different memory needs. A question about past conversations needs the exact facts it names, while a multi-step task needs a trace of the steps already taken together with details that the next step cannot name. Existing memories are each designed and tested for one kind of scenario. Retrieval memories such as A-Mem miss steps that the current query does not express, summaries drop exact strings, and pairing the two fixes the split of the budget in advance. We propose FlexA-Mem, a gener
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年10月28日 · 原文日期：2026年10月27日
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人工核验：尚无核验记录
