Locomo-Plus：面向LLM代理的超越事实性认知记忆评估框架

长期对话记忆是基于LLM的对话系统的核心能力，但现有基准和评估协议主要关注表层事实性回忆。在实际交互中，适当回应往往依赖于隐式约束，如用户状态、目标或价值观，这些内容不会被后续显式查询。为此，我们引入了LoCoMo-Plus，一个用于评估在提示与语义断开情况下认知记忆的基准。我们进一步表明，传统的字符串匹配指标和显式任务类型提示与此类场景不一致，并提出了基于约束一致性的统一评估框架。实验结果表明，认知记忆仍然具有挑战性，并揭示了现有基准未能捕捉到的失败情况。我们的代码和评估框架已公开。