4.1 MAGE：Memory as Execution State Management for Long-Horizon Agents（⭐⭐⭐⭐⭐）

• 类型：arxiv
• 标识：2606.06090
• 链接：https://arxiv.org/abs/2606.06090
• 主题：agent, database, engineering, evaluation, llm-infra, multimodal, rag, risk
• 来源文件：
• /inbox/tom/2026-06-10-agent-memory-rag-eval-radar.md

可复用信息

• 8 | OpenViking | GitHub volcengine/OpenViking | 开源 context database，给出 LoCoMo、agent experience memory、HotpotQA 的效率/准确率对比。 | 否，建议进工具/项目 registry | 审稿，核实 benchmark 设置
• 9 | Build and run agents at scale with Microsoft Foundry at Build 2026 | Microsoft 官方博客 | 官方总结企业 agent 的 long-term memory、procedural memory、trace/eval/OTel 生产化方向。 | 否 | 工程主题页参考
• 10 | Agentic RAG 的实现方式？ | CSDN / TextIn | 有 OCR + Agent + 记忆 + Coze 知识库的低门槛工作流、命令和配置示例；偏产品化，需严格审稿。 | 否 | CSDN 高筛后保留，需人工核验

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• • 链接：https://arxiv.org/abs/2606.06090
• • HTML：https://arxiv.org/html/2606.06090v1
• • 核心问题：现有 RAG / memory 系统按语义相似度组织历史，会把有效轨迹、失败轨迹、局部相关但状态不连续的信息混在一起；长程任务中这会破坏执行状态，导致错误级联。
• • 方法要点：

写作用途

• 可放入 RAG / 知识库 / 检索增强相关工作的对比段。
• 可用于 Agent 架构、记忆、工具调用或多智能体研究背景。
• 可用于多模态推理、视觉语言模型或长上下文多模态问题定义。
• 可用于系统实现、实验平台或工程约束说明。
• 可用于局限性、风险、失效模式和未来工作。

待补齐

• BibTeX / 正式引用格式
• 方法与实验设置细节
• 与现有工作的差异点
• 是否有代码和数据集