智能体在长期运行中，会在提示词、记忆、工具等框架组件里积累经验。但一篇新论文指出，更新其中任一组件，都可能出现模型参数未变、行为却失效的情况，研究者称之为“框架级遗忘”。

针对这一问题，论文提出一种“受保护的框架演化”机制。该机制由持续优化器生成候选框架，再由持续评估器在确认改进、历史保留和有效性之后才提交更新，避免盲目改动破坏已有能力。

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实验结果显示，该机制在文本推理、多模态感知和开放世界交互等任务中，相对表现提升超过10%。