APDMem：智能体控制的渐进式披露查询自适应长期记忆架构

APDMem 是一种分层长期记忆架构，将对话历史表示为主题摘要、个性化关键事实、轮次级证据笔记和原始消息四层，由控制器按查询复杂度渐进披露。检索到的证据经笔记合成器整理为面向查询的结构，合并事实、排序事件并标记矛盾。LongMemEval 实验显示，APDMem 仅访问 8% 的对话即取得强长上下文记忆推理性能，论文已被 EMNLP 2026 Industry Track 接收。