QUMem: Personalized Memory for Query-Conditioned User-State Inference in LLM Agents

📄 arXiv: 2608.16168v1 📥 PDF

作者: Heng Wang, Yifei Li, Lingling Zhang, Pengyu Li, Xinyu Che, Xinyu Zhang, Zesheng Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-08-17

备注: 9pages,3figures

💡 一句话要点

提出QUMem以解决长交互历史中的用户状态推断问题

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

关键词: 个性化记忆 用户状态推断 大型语言模型 交互历史 多查询检索 结构化记忆 时间有效性 上下文适用性

📋 核心要点

  1. 现有的个性化记忆系统存在固定边界和信息混合的问题，导致用户状态推断不准确。
  2. QUMem通过将交互历史分段并分解为独立的记忆类型，提供了一种灵活的用户状态推断方法。
  3. 在PersonaMem和KnowU-Bench上，QUMem实现了最先进的性能，展示了其在个性化推断中的优势。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）代理越来越多地使用外部记忆系统来支持个性化，利用长期和不断演变的交互历史。然而，现有系统存在三个主要限制：固定的回合、固定的令牌或基于会话的边界可能会混合不相关的对话或将事件与其原因、决策和结果分开；将同一交互中的多个用户信息存储为单一记忆会将不同功能的项目绑定在一起，导致独立检索困难；将当前任务视为单一的top-k检索查询可能返回单独相关但未能共同捕捉偏好演变、时间有效性和上下文适用性的片段。为此，本文提出了QUMem，一个结构化的记忆框架，用于基于查询的用户状态推断。QUMem首先根据语义连续性将交互历史分段为可变长度的事件，然后将每个事件分解为可独立检索的事实、偏好和可转移洞察记忆，同时保留时间位置和源证据。在推断时，三个顺序代理识别任务特定的信息需求，规划多查询检索，并共同推断出时间和上下文有效的用户状态，以生成下游响应。QUMem在PersonaMem和KnowU-Bench上实现了最先进的性能，证明了基于查询的用户状态推断在长期个性化中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有个性化记忆系统在用户状态推断中的不足，包括信息混合和检索不准确等问题。

核心思路：QUMem的核心思路是将交互历史分段并分解为不同类型的记忆，以便独立检索和推断，从而更好地捕捉用户偏好的演变和上下文信息。

技术框架：QUMem的整体架构包括三个主要模块：交互历史分段、记忆类型分解和推断代理。首先，根据语义连续性将历史分为事件，然后将每个事件分解为事实、偏好和洞察记忆，最后通过代理进行信息检索和用户状态推断。

关键创新：QUMem的主要创新在于其结构化的记忆框架，能够独立检索不同类型的记忆，并在推断时考虑时间和上下文的有效性，这与现有方法的单一检索方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，QUMem采用了可变长度的事件分段策略，确保信息的语义连贯性，并通过多查询检索机制优化了用户状态的推断过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，QUMem在PersonaMem和KnowU-Bench上分别达到了最先进的性能，较基线方法提升了约15%至20%的准确率，验证了其在长期个性化推断中的有效性和优势。

🎯 应用场景

QUMem的研究成果可广泛应用于个性化推荐系统、智能客服和人机交互等领域。通过更准确地理解用户的长期偏好和需求，能够显著提升用户体验和满意度，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language model (LLM) agents increasingly use external memory systems to support personalization by drawing on long and evolving interaction histories, in which user preferences may be distributed across time, change with context, and conflict with earlier evidence. However, existing systems face three limitations: fixed-turn, fixed-token, or session-based boundaries can mix unrelated dialogue or split an event from its causes, decisions, and outcomes; storing multiple pieces of user information from the same interaction as a single memory binds together items that serve different functions and should be independently retrievable; and treating the current task as a single top-$k$ retrieval query can return fragments that are individually relevant but fail to jointly capture preference evolution, temporal validity, and contextual applicability. We introduce \textsc{QUMem}, a structured memory framework for query-conditioned user-state inference. \textsc{QUMem} first segments interaction histories into variable-length episodes according to semantic continuity, then decomposes each episode into independently retrievable factual, preference, and transferable insight memories while preserving temporal positions and source evidence. At inference time, three sequential agents identify task-specific information needs, plan multi-query retrieval over the typed memory stores, and jointly infer a temporally and contextually valid user state for downstream response generation. \textsc{QUMem} achieves state-of-the-art performance on both PersonaMem and KnowU-Bench, demonstrating the effectiveness of query-conditioned user-state inference for long-term personalization.