arXiv:2611.08644v1 Announce Type: new Abstract: LLM agents do not learn from corrections across sessions. A user fixes the same mistake at the start of every conversation. Existing agent memory systems primarily handle facts, such as preferences, entities, and conversational history, rather than procedural knowledge. We present Forge Decision Context (forgedc), a system that captures behavioral signals from human corrections and self-assessed tool-call failures, compiles them into imperative RULE directives, and injects them at the decision points where they apply. We evaluate forgedc alongsid
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
