Deployment-Time Memorization in Foundation-Model Agents

这篇把长期 agent 记忆当成部署期的隐私-效用系统来测，而不是只审计固定 memory 配置。作者提出 PR、AER、FRS 三个指标，发现 key-fact 摘要在 LongMemEval 上能让 Gemma 3 12B 的 canary extraction 降低 76%、GPT-4o-mini 降低 64%，但只删 raw memory 时仍有约 20% 信息从派生摘要层恢复；结论是删除语义必须覆盖完整 memory pipeline。