智能体与自主科学
突破级
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这篇论文处理个人 agent 的长期记忆难题：并非所有对话内容都应直接存储，真正有用的是能支持后续个性化决策的稳定偏好、事实和习惯。
Personalize-then-Store 将记忆写入前的个性化判断作为核心环节，强调先识别对用户长期有价值的信息，再进入 memory store。
PerMemBench 评估 long-horizon agents 对个人信息的选择、更新和使用能力，使 memory 系统从粗粒度保存转向可判定的个性化维护。
它值得正式收录，因为个人 agent memory 是当前高优先级方向，这篇给出了存储策略和评测接口，而不只是又一个聊天记忆 demo。