依赖引导回滚修复：为记忆增强 Agent 恢复错误记忆后的答案与状态

研究者提出依赖引导回滚修复（dependency-guided rollback repair），用于在记忆增强 Agent 执行失败并诊断出错误记忆后，同时恢复答案与持久状态并保留未受影响的工作。该方法从运行时溯源构建带类型的记忆到动作图，追踪显式下游依赖，保留有独立可信支持的候选，停用无支持的记忆状态，并只选择性重放与答案相关的受影响计算。在覆盖三个工具使用领域、四类记忆故障的 150 例受控基准上，恢复率达 85.3%，高于最佳对比方法的 77.3%，同时移除全部被诊断的错误记忆并保留全部良性记忆；在改编自 LongMemEval-V2 的 50 例轨迹压力测试中恢复率为 68.0%，对比方法为 54.0%，主张失效 F1 为 0.669 对 0.603。作者指出结果并不代表轨迹重建全面更优，而是显示该方法在恢复与成本之间取得较好权衡。