Anooyman的博客

M3-Agent框架突破AI长期记忆与跨模态推理瓶颈 该研究针对多模态智能体缺乏人类级长期记忆和推理能力的问题，提出M3-Agent创新解决方案。框架采用实体中心的多模态记忆图结构，通过分层记忆（情景记忆与语义记忆）和并行处理流程（记忆流程与控制流程），实现持续感知、身份统一的信息存储和递进式推理。相比传统方法，M3-Agent支持无限长多模态输入流处理，在M3-Bench等测试集上表现优异，尤其在人类理解和跨模态推理任务中准确率提升显著（最高达15.5%），为家庭机器人等场景提供了更接近人类认知的AI解决

智能代理（Agent）的定义智能代理是一种能够感知环境、进行推理、做出决策并自主采取行动以实现特定目标的软件系统。经典定义引用Russell 和 Norvig 在《Artificial Intelligence: A Modern Approach》中定义智能代理为：“能够根据环境和目标做出适当行为、适应变化、从经验中学习，并在感知和计算受限条件下做出适当选择的智能体。技术基础AI Agents 使用机器学习（ML）进行推理。

Agent 通常指的是一类具备高度自主性的智能实体，它们能够巧妙地在特定环境里自主感知信息，运用内置的智能算法做出理性决策，进而精准无误地执行相应动作。相较于 RAG（检索增强生成）技术，Agent 可解决诸多难题。RAG 虽擅于知识检索整合，但面对动态变化场景稍显乏力。Agent 则不同，它能实时感知环境动态，主动调整策略。比如在供应链管理中，遇到物流堵塞，Agent 可迅速重新规划配送路径，优化资源分配，保障供应链畅通无阻，而 RAG 很难做到如此灵活应变，全方位提升效率与适应性。