代理式遗忘：当 LLM 智能体遇见机器遗忘

本文提出“代理式遗忘”概念，旨在从闭环交互智能体的模型参数和持久化记忆中同时移除指定信息。针对现有方法仅关注参数而忽略参数 - 记忆反向流动及缺乏统一策略的缺陷，提出了同步反向流遗忘（SBU）框架。该框架通过基于依赖闭包的记忆路径剪枝和随机参考对齐的参数路径抑制，利用同步双重更新协议整合两者，形成防止跨路径再污染的闭环机制。医疗问答实验表明，SBU 能有效减少双路径下的隐私信息残留，且对保留数据性能影响有限。