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ClawMMU: Protection-Coherent Virtual Memory for Stateful LLM Agents

Jinhao Hu, Bardia Mohammadi, Mofasshara Binte Rafique, Lars Henning Klein, Akhil Arora, Ashvin Goel, Laurent Bindschaedler · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28093 · open-access PDF

Hindi

एआई एजेंट लंबी अवधि की स्मृति रखते हैं, जिनमें से अधिकांश वेब पृष्ठों और उपकरण परिणामों से आते हैं। एजेंट का उपयोग करता है, मॉडल चलाने वाला सॉफ्टवेयर, रिकॉर्ड नहीं करता है कि कौन इस स्मृति पर कार्य कर सकता है, इसलिए एक उठाए गए पृष्ठ में छिपा एक निर्देश उपयोगकर्ता के स्वयं के निर्देश के रूप में इलाज किया जा सकता है। हम ClawMMU की पेशकश करते हैं, एक सुरक्षा परत जो अपने मालिक, सीमा, उत्पत्ति और अधिकार के साथ प्रत्येक स्मृति टुकड़ा लेबल करता है। ClawMMU इन लेबलों को चेक करता है जब भी सामग्री मॉडल के संदर्भ में प्रवेश करता है, स्टोरेज में लिखा जाता है, स्टोरेज से वापस आता है, या एक उपकरण कॉल चलाता है।

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

AI agents keep long-term memory, much of which comes from web pages and tool results. Agent harnesses, the software that runs the model, do not record who may act on this memory, so an instruction hidden in a fetched page can be treated as the user's own instruction. We propose ClawMMU, a protection layer that labels every piece of memory with its owner, scope, origins, and authority. ClawMMU checks these labels whenever content enters the model's context, is written to storage, returns from storage, or drives a tool call. Its central rule is that information may rise in authority, but authori

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange