Getting Better at Working With You

TRACE 关注的是 coding agent 的“同一个偏好下次还犯”问题：它把用户纠正挖掘成原子规则，再编译为任务完成前必须通过的运行时 enforcement。论文给出一个很具体的对照：Mem0 仍留下 57.5% 的适用偏好检查违规，而 TRACE 在 ClawArena 上把 held-out preference violation 从 100.0% 降到 37.6%（同分布）和 2.0%（分布外）。看点在于它把记忆系统的“能取到偏好”转成可执行的合规检查，直接瞄准反复返工的 agent 体验缺陷。