AI Agent最新综述 多所顶尖机构联合发布

2025年12月，多所顶尖高校及研究机构联合发布了关于AI Agent记忆的最新综述，旨在全面梳理当前智能体系统在长期记忆与持续学习方面的研究进展与工程实践挑战。

记忆碎片化问题概述

文章指出，随着基于大语言模型的Agent应用增多，记忆碎片化成为限制长期行为一致性与任务连续性的核心问题，导致信息散失、上下文不连贯与策略冲突。

主流记忆架构比较

综述详细分析了KV Cache、RAG以及MemGPT等主流架构的机制与适用场景，比较了它们在检索效率、存储开销、实时性与可扩展性方面的权衡。

缓解灾难性遗忘与上下文溢出

文章提出理论指导与系统方案，涵盖记忆压缩、优先保留、分层存储与在线更新策略，以缓解灾难性遗忘与上下文溢出问题，提升智能体长期稳定性。

产业落地与未来研究方向

研究者强调将理论成果与工程实践结合，推动在对话式助手、客服、教育与自动化运维等场景的落地，同时呼吁社区在评测基线、数据集和可解释性方面进一步协作以促进行业标准化。

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