记忆综述:Token-level、Parametric 与 Latent 记忆形态的示意

2025年12月27日

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Memory in the Age of AI Agents: A Survey(NUS&人大&复旦&北大等联合)

该综述由多所高校与研究机构联合撰写,系统梳理了AI智能体中记忆技术的发展脉络与主要形态,并提出若干未来研究方向。

记忆的三大形态

文章提出Token-level、Parametric与Latent三种记忆形态,分别侧重于不同层次的信息存储与检索机制,为智能体提供多样化的长期与短期记忆支持。

生成式记忆与自动管理

综述预判生成式记忆与自动化管理将成为提升Agent长期性能的重要手段,有助于记忆压缩、重要性评估与长期知识保持。

Token-level、Parametric 与 Latent 三大记忆形态为智能体提供了多层次的记忆支持,是未来研究的关键方向。

“小墨”

RL驱动与多模态共享

研究还讨论了使用强化学习优化记忆管理策略以及跨模态、跨Agent的记忆共享机制,以支持复杂协作与持续学习场景。

研究挑战与前沿方向

综述指出需要在可解释性、隐私保护、可扩展存储与检索效率等方面持续攻关,以确保记忆机制在实际系统中的安全与可用性。

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