Agent 记忆最危险的时候，往往是它太相信过去。 很多 Memory Agent 找到相似经验后，会直接把它塞进上下文。但任务相似，不代表当前状态相同，旧经验有时反而会把决策带偏。 这篇论文提出 MemHarness，把 Agent 使用记忆的过程改成三步： 先检索过去经验，再结合当前状态进行判断和重构，最后才生成行动。 有用的部分会被保留，不匹配的内容会被修改或直接丢弃。整个能力通过 GRPO 和任务奖励端到端训练，不需要额外标注重构过程。 基于 Qwen2.5-7B，MemHarness 在 ALFWorld 和 WebShop 上分别达到 85.2% 和 75.6% 的成功率，比纯 GRPO 提升 8.8 和 9.5 个百分点。 在未见过的环境中，它也达到 85.9%，而直接回放原始记忆只有 76.3%。这说明记忆用错了，确实可能比没有记忆更糟。 这篇工作把 Agent Memory 从「保存过去」推进到了「根据现在重新理解过去」。 真正可靠的记忆系统，需要知道哪些经验值得保留，哪些需要改写，哪些应该及时忘掉。 📎 arxiv: