告别漂移：面向长程开源多智能体 AI 的谱锁定方法

研究者提出免训练表征干预方法 ATLAS，在 token 生成前通过谱锁定纠正隐藏状态，以解决长程开源多智能体系统的任务与角色漂移问题。该方法将角色一致性提升至 93.5%，在扰动下取得 10.7-12.1 点提升，并成功迁移至 72B 基座模型。相比 A-MEM，ATLAS 将记忆宏平均准确率提升最高 5.7 点，写入与读取失败率分别降低达 31.7% 和 24.8%。