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EnSIMem：基于实体结构化索引的智能体长期记忆架构

长期与用户交互的智能体需要准确召回事实、偏好和事件等信息，但现有记忆系统常将其压缩为通用摘要或检索无标签文本块，难以精准识别实体属性及支撑依据。研究人员提出了EnSIMem，一种面向智能体的实体结构化长期记忆架构。该系统在离线阶段将历史交互组织为主题连贯的情节片段，并构建基于对话的实体索引条目，以提升长上下文对话中智能体记忆检索与推理的准确性。