Журнал · Rit.work

Агент удалил секрет, но сохранил путь к нему

MemCut проверяет, способен ли LLM-агент восстановить удалённый секрет из косвенных свидетельств, которые сохранились в его долгосрочной памяти.

Rit.work
Студия разработки
16 октября 2026 г.2 мин чтения

Материал подготовлен автоматически по первоисточникам: ссылки на них — в конце статьи.

Удаление сообщения с секретом не заставляет память LLM-агента забыть факт: его можно собрать из обычных записей, где он прямо не назван. В MemCut после дополнительной очистки память всё ещё позволяла восстановить 39–76% секретов; препринт не рецензирован, а числа получили сами авторы. Поэтому запрос «забыть» нельзя проверять только ответом агента — нужно искать всю цепочку уцелевших свидетельств.

MemCut содержит 456 придуманных вручную секретов в длительных разговорах. Для каждого размечены прямое раскрытие, косвенные свидетельства и минимальные сочетания записей, из которых можно вывести факт. Например, отдельно сохранённые сведения о найме подрядчика, владельце компании и семейной связи могут вместе раскрыть конфликт интересов, хотя ни одна запись не называет его прямо.

Бенчмарк разделяет штатное и остаточное восстановление. В первом случае агент отвечает через собственный механизм поиска по памяти. Во втором модель получает все сохранившиеся записи, связанные с секретом, минуя поиск. Если штатный ответ исчез, а остаточное восстановление работает, система не забыла факт — она лишь перестала находить его текущим запросом.

В самой строгой из базовых схем модель получала 20 найденных реплик, ранжировала их и удаляла 10 сверх сообщения с прямым раскрытием. Главной проблемой оказался не выбор среди кандидатов, а их охват: нужные свидетельства часто вообще не попадали в набор для очистки. Расширение набора при прежнем бюджете удаления снижало остаточное восстановление сильнее, чем удаление всех исходных кандидатов.

Проверка охватила пять архитектур текстовой памяти и четыре LLM. Сценарии контролируемые: рабочие, семейные и социальные разговоры с заранее заданными цепочками свидетельств. Результат относится к внешней текстовой памяти агента, а не к сведениям, записанным в весах модели. Для продукта этого достаточно, чтобы разделить удаление найденных записей и проверку того, можно ли по оставшимся данным снова вывести секрет.

Источники

Пауза в чтении

Похоже на вашу задачу?

Расскажите, что собираете. За полчаса разложим на этапы и назовём сроки — это бесплатно и ни к чему не обязывает.

Rit.work

Студия разработки

Собираем мобильные приложения и помогаем командам получать от AI реальную пользу. Основатель и команда, работаем удалённо — с клиентами в России и за рубежом.

← Ко всем материалам
Понравилось? Обсудим вашу задачу