MemAdapter：通过反事实适应减少记忆诱发的迎合行为
MemAdapter 是一个旨在减少 LLM 智能体利用存储记忆时过度认同用户既往观点的框架。它通过反事实推理评估检索记忆的潜在风险，根据当前任务调整各条记忆的影响，并以适当证据为回答提供依据。研究人员称，在三个基准测试中的实验显示，该方法能够提升记忆可靠性。代码已公开。
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