Agent Systems
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MemGPT
MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems
MemGPT 以虚拟内存式分层存储、队列驱逐和心跳函数调用管理固定窗口上下文；在历史回忆、文档问答与嵌套检索中取得提升，效果取决于底座模型持续调用工具的能力。
SelfImprovingBranches
Mixture of Self-Improving Branches For Agent Harness Optimization
通过动态分配开发题、更新分支提案指导并按题路由，该系统将 Math–Gemini 留出准确率从 46.0% 提至 62.0%，但完整搜索使用更多 token。
MemT
MemT-1.0: Towards Memory-Native Evolution
MemT-1.0 以稳定逐 token 写入和跨轮状态在参数化记忆基准领先，并降低长历史存储与延迟；精细召回仍落后于文本记忆。
GenMem
GenMem: Generative Symbolic Memory for Self-Evolving Harness
GenMem以生成式SID统一经验记忆读写并保持地址稳定，完整训练系统取得收益，但组合泛化与评测划分仍需补强。
CLM
Context Language Models
CLM 将实时上下文设为模型可编辑文件，通过技能演化、强化学习和近似后缀缓存复用改善长任务的性能与计算成本。
Cogentic
Cogentic: Multi-Agent Orchestration for Automated Proof Discovery
Cogentic 通过并行证明、对抗审查与已验证引理账本积累跨轮次进展，在五项开放问题上产出经专家复核的新界与证明。
JitMem
Just-in-Time Memory: Learning to Curate Task-Adaptive Memory for LLM Agents
JitMem 保留原始轨迹，在当前任务已知时整理记忆，并以同任务奖励训练整理器；多个基准受益，但总成本和收益范围仍需区分。
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