Memory in the Age of AI Agents: A Survey

文章核心内容与创新点总结

核心内容

该文章是一篇关于AI智能体记忆的综述，系统梳理了基于基础模型的智能体记忆研究现状。核心围绕“形式（Forms）-功能（Functions）-动态（Dynamics）”三位一体的框架展开：

1. 记忆形式：将智能体记忆分为令牌级（离散可访问的显式单元）、参数级（存储于模型参数中）、潜变量级（模型内部隐藏状态）三类，每类下再细分具体结构（如令牌级包含扁平、平面、分层拓扑）。
2. 记忆功能：突破传统长短时记忆分类，提出事实记忆（存储用户/环境知识）、经验记忆（积累问题解决能力）、工作记忆（单任务上下文管理）的细分体系。
3. 记忆动态：解析记忆全生命周期，包括记忆形成（从原始数据提取有用信息）、记忆演化（整合、更新、遗忘机制）、记忆检索（时序触发、查询构建、策略执行、结果优化）三个核心过程。
4. 资源与前沿：整理了记忆相关基准测试和开源框架，并展望了自动化记忆设计、强化学习与记忆融合、多模态记忆等新兴研究方向。

创新点

1. 提出“形式-功能-动态”统一分类框架，解决了现有研究概念分散、术语混乱的问题，替代了传统长短时记忆的粗粒度分类。