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上海AI Lab团队提出MemHarness框架,通过在LLM Agent中引入显式的记忆重构环节,使Agent能像人类一样结合当前上下文动态评估、改写或舍弃历史经验,从而提升决策鲁棒性与泛化能力,尤其在分布外场景中显著优于静态记忆增强和纯强化学习方法。