2. User as Code: Executable Memory for Personalized Agents

• 类型：arxiv
• 标识：2606.16707
• 链接：https://arxiv.org/abs/2606.16707
• 主题：agent, database, engineering, evaluation, llm-infra, multimodal, rag, risk
• 来源文件：
• /inbox/tom/2026-06-16-agent-rag-longcontext-radar.md
• /inbox/tom/2026-06-17-agent-rag-longcontext-radar.md

可复用信息

• • 链接：http://arxiv.org/abs/2606.16903v1
• • 发布日期：2026-06-15
• • 作者：Mengzhao Wang, Zheng Gong 等（6 人）
• • 关键词：agent, rag, benchmark
• • 为何重要：
• • 现有向量数据库将元数据视为扁平标量属性，无法原生表达代码仓库、企业文档和 Agent 记忆中的层级目录语义。
• • 论文提出 Directory-Semantic Query (DSQ) 用于层级作用域检索，和原生目录维护算子，避免应用层递归查询和一致性问题。
• • 将目录作为向量数据库的一等公民，对 Agent 长期记忆和企业知识库架构有直接工程价值。

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