Memora：平衡抽象与特异性，提升人工智能代理长期任务生产力，减少令牌消耗

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Memora：平衡抽象与特异性，为人工智能代理记忆系统带来新突破

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微软研究院博客

发布于 2026 年 6 月 29 日

作者：[张旭超 ](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/xuchaozhang/)，首席研究经理；[夏茉莉 ](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/mollyxia/)，高级研究员；[马尤克·达斯 ](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/mayukhdas/)，高级研究员；[安森·巴斯托斯 ](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/ansonbastos/)，高级研究员；[王汝佳 ](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/rujiawang/)，首席研究产品经理；[切坦·班萨尔 ](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/chetanb/)，高级首席研究经理；[萨拉万·拉杰莫汉 ](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/saravar/)，人工智能与应用研究副总裁兼杰出工程师

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紫色到粉色渐变背景上的三个简约白色图标。从左到右分别是：沙漏、圆形仪表盘和带斜线的尖括号。

概览

如今的人工智能代理存在记忆短板，无法记住过去交互内容，只能反复获取或从外部源检索信息。随着任务变长变复杂，这种方式效率愈发低下。为提升代理能力，急需更高效的信息长期保留和访问方法。

**Memora** 作为可扩展记忆系统，通过解耦存储内容与检索方式，平衡抽象性和特异性，显著提升代理在长期任务中的生产力。它在 LoCoMo 和 LongMemEval 上创造新技术水平，使用上下文令牌最多减少 98% 的情况下，性能超越 Mem0、RAG 和全上下文推理。

[Memora 论文（在新标签页打开）](https://arxiv.org/abs/2602.03315) 已在 2026 年的 ICML 会议上发表。Memora 代码可在 [（在新标签页打开）](https://github.com/microsoft/Memora) 查看。

想象一个职场人工智能助手参与数月项目，在数周对话中，你分享项目限制条件、确定里程碑、修改截止日期、了解利益相关者偏好。之后让它起草项目更新，它应记住决策过程。但如今人工智能代理表现不佳，现代大语言模型虽推理能力强，却无状态，会话从头开始，长对话迫使重读历史记录，新信息存储方式要么碎片化嘈杂，要么模糊丢失细节。随着人工智能用于长期任务，缺乏原则性记忆系统成关键瓶颈。

越来越多研究填补这一空白，如 Mem0 提取原子事实，检索增强（RAG）方法索引文本片段，基于图的记忆系统（如 Zep 和 GraphRAG）构建实体关系结构。但这些设计都要在特异性和抽象性之间权衡，而 Memora 旨在让代理兼具两者能力。

什么是 Memora

[**Memora**](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/memora-a-harmonic-memory-representation-balancing-abstraction-and-specificity/) 是为长期人工智能代理设计的智能记忆框架。其核心是将存储内容与检索方式解耦，记忆内容可丰富有表现力，独立轻量级“结构”层负责索引和检索。这种设计使记忆系统可扩展，整合相关信息为稳定单元，呈现细粒度细节，让代理无需重读所有内容浏览历史记录。在标准长对话基准测试中，Memora 创造性能记录，与完整历史记录放入上下文相比，最多减少 98% 的令牌使用量。

为何这很困难：抽象性与特异性的矛盾

现有记忆系统走向极端。**内容碎片化系统**（如 RAG 和 Mem0）直接嵌入提取的事实或文本片段，保留细节但条目脆弱孤立，失去叙事连贯性。**粗粒度抽象系统**将经验压缩为紧凑摘要，效率高但摘要过程去除有用的限制条件、边缘情况和数值细节。基于图的系统虽添加结构，但仍依赖内容检索，且需严格本体论，通用性差。这些方法无法解决 **抽象性**（保持记忆高效）和 **特异性**（使记忆实用）的根本矛盾。

Memora 架构概述，展示了多模态数据如何被分割、转换为结构化记忆条目和隐式记忆图，然后通过一个由策略驱动的过程进行检索，该过程通过组相对学习进行优化，以返回相关的情景记忆。图 1：Memora 架构概述。

Memora 的工作原理

Memora 以和谐组织方式解决矛盾。每个记忆条目有两部分：一个 **主要抽象**，即 6 - 8 个单词的简短短语，概括记忆核心内容；一个 **记忆值**，保存丰富内容。关键是只有主要抽象部分用于相似度搜索，记忆值不通过自身内容直接检索。这意味着新信息会合并到同一主要抽象下的现有记忆条目，而非碎片化形成重复条目。除主要抽象，提示锚点是从每个记忆值中提取的简短、上下文感知标签，为记忆提供替代访问路径，类似灵活自然生成的元数据。

举个例子，用户说“戴夫和莎拉同意将原型推迟到 4 月 1 日，试点推迟到 5 月 2 日，最小可行产品（MVP）推迟到 5 月 30 日。”知识图谱系统需预定义实体类型和关系模式，新关系类型还需扩展模式。而在 Memora 中，主要抽象“戴夫和莎拉同意更新猎户座项目时间表”是标准访问点，“戴夫更新猎户座项目”“猎户座项目原型时间表”和“猎户座项目试点时间表”等提示锚点提供替代检索路径，且无需依赖本体论。之后关于戴夫贡献、原型或试点时间的查询，可通过不同提示锚点指向同一底层记忆，完整细节保留在记忆值中。

在此基础上，Memora 引入 **策略引导的检索器**，将记忆访问视为主动推理过程。策略检索器不一次性返回前 k 个语义相似项目，而是迭代优化查询，通过提示锚点扩展找到相关但不相似的记忆，决定何时停止检索。这使代理能访问纯语义搜索遗漏的相关非局部上下文，如同人类回忆事件追踪多跳依赖关系。检索策略可通过大语言模型手动提示，也可通过强化学习提炼成小模型。

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研究结果

柱状图，比较了使用大语言模型评判、F1 和 BLEU 指标的各记忆系统在 LoCoMo 上的总体得分。Memora (P) 的大语言模型评判得分最高（0.863），其次是 Memora (S)（0.849）和全上下文（0.825）。Memora 变体在所有三个指标上都优于其他基于记忆的方法。图 2：Memora 在 LoCoMo 数据集上的性能表现。

在 LoCoMo（对话平均 600 轮）和 LongMemEval（上下文 115,000 个令牌）两个长上下文基准测试中，Memora 创造新技术水平。在 LoCoMo 上大语言模型评判准确率达 86.3%，在 LongMemEval 上达 87.4%，超越 RAG、Mem0、Nemori、Zep、LangMem 和全上下文推理。多跳推理方面，差距明显，Memora 通过提示锚点遍历的能力发挥重要作用。效率上也很出色，与 Mem0 相比，每次对话存储记忆条目约减少一半（344 个 vs. 651 个），与全上下文推理相比，令牌消耗最多减少 98%。读取和存储内容少，却能得到更好答案。

未来展望

Memora 的设计意义不止于基准测试性能。这项工作迈向能与用户长期协作、积累组织知识的人工智能代理，而非仅在单个会话内发挥作用。基于此，正在探索几个互补研究方向。MemLoop 研究记忆系统从检索和任务失败中学习，将错误归因于记忆流程特定阶段并自我改进。延迟记忆（Deferred Memory）研究何时推迟记忆构建，等有足够上下文、证据或未来效用，而非过早确定存储内容。群体记忆（Group Memory）研究团队和代理间共享知识，同时保留来源、访问边界、所有权和敏感上下文。随论文发布代码，邀请社区开发，探索人工智能代理不再无状态时的新功能。

致谢

感谢尚塔努·迪克西特（研究助理）、帕拉马古鲁·哈里穆鲁根（研究助理）、[王汝佳](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/rujiawang/)、[维克多·吕勒](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/virueh/) 和 [罗伯特·西姆](https://www.microsoft.com/en-us/research/people/rsim/) 对该项目的贡献。

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