# 跨用户记忆与知识使用

该工作提出 Org-Agent，一个以组织约束为中心的推理框架，把任务分解为原子子任务并构建任务依赖图（TDG），按拓扑序调度、在约束规则下借助证据获取与记忆管理工具执行每个子任务；在 GroupMemBench 上平均准确率 44.03%，高于 BM25 的 37.72% 与最强记忆系统 Hindsight 的 38.79%，在 MUSES-Bench 上三个主干模型平均分分别提升 8.27、4.24、5.29 个百分点，消融显示依赖建模与工具使用均有贡献。

该工作提出 Org-Agent，一个以组织约束为中心的推理框架，把任务分解为原子子任务并构建任务依赖图（TDG），按拓扑序调度、在约束规则下借助证据获取与记忆管理工具执行每个子任务；在 GroupMemBench 上平均准确率 44.03%，高于 BM25 的 37.72% 与最强记忆系统 Hindsight 的 38.79%，在 MUSES-Bench 上三个主干模型平均分分别提升 8.27、4.24、5.29 个百分点，消融显示依赖建模与工具使用均有贡献。