Governing Evolving Memory in LLM Agents: Risks, Mechanisms, and the Stability and Safety Governed Memory (SSGM) Framework

📄 arXiv: 2603.11768v1 📥 PDF

作者: Chingkwun Lam, Jiaxin Li, Lingfei Zhang, Kuo Zhao

分类: cs.AI

发布日期: 2026-03-12

💡 一句话要点

提出SSGM框架，用于解决LLM Agent动态记忆中的风险、语义漂移和隐私问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM Agent 长期记忆 记忆治理 语义漂移 隐私保护 一致性验证 时间衰减 动态访问控制

📋 核心要点

  1. 现有LLM Agent的记忆系统存在记忆损坏、语义漂移和隐私泄露等风险，缺乏有效的治理机制。
  2. 提出稳定性与安全治理的记忆（SSGM）框架，通过一致性验证、时间衰减建模和动态访问控制来治理记忆。
  3. 通过形式分析和架构分解，证明SSGM可以缓解知识泄露和语义漂移，提升Agent记忆系统的安全性。

📝 摘要（中文）

长时记忆已成为自主大型语言模型（LLM）Agent的基础组成部分，能够实现持续适应、终身多模态学习和复杂推理。然而，随着记忆系统从静态检索数据库转变为动态的、具有Agent性质的机制，关于记忆治理、语义漂移和隐私漏洞的关键问题也随之出现。虽然最近的综述主要关注记忆检索效率，但它们在很大程度上忽略了高度动态环境中记忆损坏的新兴风险。为了应对这些新兴挑战，我们提出了稳定性与安全治理的记忆（SSGM）框架，这是一种概念性的治理架构。SSGM通过在任何记忆巩固之前强制执行一致性验证、时间衰减建模和动态访问控制，将记忆演化与执行分离。通过形式分析和架构分解，我们展示了SSGM如何缓解拓扑结构引起的知识泄露（敏感上下文被固化到长期存储中），并帮助防止语义漂移（知识通过迭代总结而退化）。最终，这项工作提供了一个全面的记忆损坏风险分类，并为部署安全、持久和可靠的Agent记忆系统建立了一个强大的治理范式。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM Agent的长期记忆系统正从静态检索数据库转变为动态的、具有Agent性质的机制。这种转变带来了记忆损坏、语义漂移和隐私泄露等风险。现有的研究主要关注记忆检索效率，而忽略了动态环境中记忆的安全性问题，缺乏有效的记忆治理机制。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个稳定性与安全治理的记忆（SSGM）框架，将记忆演化与执行分离。SSGM框架在记忆巩固之前，强制执行一致性验证、时间衰减建模和动态访问控制，从而实现对记忆的有效治理，降低记忆损坏、语义漂移和隐私泄露的风险。

技术框架：SSGM框架包含以下主要模块：1) 一致性验证模块，用于验证新记忆与现有记忆的一致性，防止错误或恶意信息的引入；2) 时间衰减建模模块，用于模拟记忆随时间的衰减过程，降低过时或不相关记忆的影响；3) 动态访问控制模块，用于控制对记忆的访问权限，防止敏感信息的泄露。这些模块共同作用，实现对记忆的稳定性与安全治理。

关键创新：SSGM框架的关键创新在于其将记忆治理融入到LLM Agent的记忆系统中，提出了一个概念性的治理架构。该框架通过一致性验证、时间衰减建模和动态访问控制等机制，实现了对记忆的有效治理，降低了记忆损坏、语义漂移和隐私泄露的风险。与现有方法相比，SSGM框架更加关注记忆的安全性，并提供了一个全面的记忆损坏风险分类。

关键设计：SSGM框架的关键设计包括：1) 一致性验证模块采用基于语义相似度的验证方法，确保新记忆与现有记忆在语义上的一致性；2) 时间衰减建模模块采用指数衰减模型，模拟记忆随时间的衰减过程；3) 动态访问控制模块采用基于角色的访问控制（RBAC）模型，控制对记忆的访问权限。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过形式分析和架构分解，展示了SSGM框架如何缓解拓扑结构引起的知识泄露（敏感上下文被固化到长期存储中），并帮助防止语义漂移（知识通过迭代总结而退化）。这些分析结果表明，SSGM框架可以有效地提高LLM Agent记忆系统的安全性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全可靠的长期记忆的LLM Agent系统中，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域。通过SSGM框架，可以提高Agent的稳定性和安全性，降低因记忆损坏或泄露而造成的风险，从而促进LLM Agent的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Long-term memory has emerged as a foundational component of autonomous Large Language Model (LLM) agents, enabling continuous adaptation, lifelong multimodal learning, and sophisticated reasoning. However, as memory systems transition from static retrieval databases to dynamic, agentic mechanisms, critical concerns regarding memory governance, semantic drift, and privacy vulnerabilities have surfaced. While recent surveys have focused extensively on memory retrieval efficiency, they largely overlook the emergent risks of memory corruption in highly dynamic environments. To address these emerging challenges, we propose the Stability and Safety-Governed Memory (SSGM) framework, a conceptual governance architecture. SSGM decouples memory evolution from execution by enforcing consistency verification, temporal decay modeling, and dynamic access control prior to any memory consolidation. Through formal analysis and architectural decomposition, we show how SSGM can mitigate topology-induced knowledge leakage where sensitive contexts are solidified into long-term storage, and help prevent semantic drift where knowledge degrades through iterative summarization. Ultimately, this work provides a comprehensive taxonomy of memory corruption risks and establishes a robust governance paradigm for deploying safe, persistent, and reliable agentic memory systems.