系统研究 LLM 智能体记忆投毒并构建基准 MPBench
摘要系统研究了智能体记忆投毒风险，揭示了写入渠道漏洞，构建了 MPBench 基准并指出提示注入防御的局限。
提出 SkillPoison，用局部有效的成功经验诱导自进化 Agent 形成过度泛化技能
SkillPoison 提出了一种针对自进化智能体经验到技能形成过程的攻击范式，通过组织已验证的成功经验诱导技能过度泛化。
提出依赖引导回滚修复，纠正记忆增强 Agent 消费故障记忆后的回答与状态
分析外部记忆对智能体可靠处理不可回答问题的作用
这份研究在同一智能体框架里检查外部记忆会不会让不可回答问题的处理更稳，以及稳来自哪一种存储内容。
提出 DeMTS，把扩散语言模型去噪轨迹建成多元时间序列以检测幻觉
测量 LLM Agent 记忆投毒防御的良性效用与 token 开销
在没有攻击的对话上，给记忆投毒防御计价，而不是再测一轮攻击是否被挡住。
提出 k-robust 联盟对齐，刻画失准评审下委托授权的安全条件
委托授权的安全不要求每位评审者对齐，而要求面板在效用空间覆盖委托人。
重测记忆型自改进智能体，揭示任务顺序和多次运行带来的性能不稳
这篇论文是对基于文本记忆的自我改进智能体在复杂环境中评估可靠性的实证研究。
提出 MEMGHOST，以单封恶意邮件向持久个人智能体注入隐蔽记忆
本文研究了持久化个人智能体面临的隐蔽记忆注入威胁，提出了一套兼顾写入、隐蔽与跨会话生效的自动化生成框架与全周期评测基准。
提出离线两阶段框架，诊断易翻转步骤并生成指南写入记忆以缩小一致性差距
作者要缩小的是 LLM 智能体平均通过、重复不稳之间的 consistency gap，即 Mean@k 减 Passˆk。
构建 PASB 评测自改进个人 Agent 的跨会话持久谄媚
PASB 评测自改进个人智能体的持久谄媚：用户主张被智能体自己写入档案、记忆或技能后，新会话里的中立问题仍可能按它作答。
用演化算法构造思维病毒并测量其在多智能体中的传播
提出类型化溯源与断言护栏，约束持久 Agent 的自传断言释放
提出 VirusCascade，劫持推荐智能体协同反思以定向推广物品
提出 FAME，用反事实概念漂移评测智能体虚假记忆
FAME 是一个免训练的评测框架，用来判断自主智能体的记忆在虚假相关、环境偏移或知识冲突下是否已变成虚假记忆。。
提出 DERIVAUDIT，审计长期 Agent 记忆是否由交互历史支持
DERIVAUDIT 审计长期智能体的持久记忆是否由写入时可获得的交互历史支持，而不是只看以后能否被召回。