文章摘要
本文系统性地综述了AI智能体记忆系统的最新研究进展，提出了"形式-功能-动态"三维分类框架。研究指出记忆是基础模型驱动的智能体的核心能力，支撑长期推理、持续适应和复杂环境交互。文章深入探讨了记忆的三种主要形式、三类功能角色及其演化机制，为未来智能体研究提供了系统性的理论基础。
一、引言：记忆为何成为AI智能体的核心能力
过去两年，我们见证了大语言模型（LLMs）向强大AI智能体的惊人演化。这些由基础模型驱动的智能体在深度研究、软件工程、科学发现等多个领域展现出卓越进展，不断推动人工通用智能（AGI）的发展轨迹。
在智能体的诸多能力中——推理、规划、感知、记忆和工具使用——记忆作为基石能力脱颖而出。它明确地将静态的、参数无法快速更新的LLMs转化为能够通过环境交互持续适应的智能体。从应用角度看，个性化聊天机器人、推荐系统、社会模拟和金融调查等众多领域都依赖于智能体处理、存储和管理历史信息的能力。从发展角度看，AGI研究的核心愿景之一就是赋予智能体通过环境交互持续进化的能力，而这一能力从根本上依赖于智能体记忆。
为什么需要新的分类体系？
尽管已有一些综述提供了宝贵的智能体记忆概述，但现有分类体系存在两大局限：
现有分类的局限性：早期分类体系在诸多方法论快速进展之前建立，无法完全反映当前研究的广度和复杂性。例如，2025年出现的新方向——从过往经验中提炼可复用工具的记忆框架，或记忆增强的测试时扩展方法——在早期分类方案中代表性不足。
概念碎片化：随着记忆相关研究的爆炸性增长，概念本身变得日益宽泛和碎片化。声称研究"智能体记忆"的论文在实现方式、目标和基本假设上常常截然不同。各种术语（声明性、情景性、语义性、参数化记忆等）的泛滥进一步模糊了概念清晰度。
图1展示了按照"形式-功能-动态"统一分类体系组织的智能体记忆全景图，将记忆构件按其主要形式和功能定位，并映射代表性系统到此分类体系中。
二、核心概念：形式化智能体与记忆系统
2.1 基于LLM的智能体系统形式化定义
智能体与环境：设I = {1, ..., N}表示智能体的索引集，其中N=1对应单智能体情况，N>1代表多智能体设置。环境由状态空间S刻画，在每个时间步t，环境根据受控随机转移模型演化：
code
s_{t+1} ~ Ψ(s_{t+1} | s_t, a_t)每个智能体i接收观察值：
code
o_t^i = O^i(s_t, h_t^i, Q)其中h_t^i表示智能体i可见的交互历史部分，Q表示任务规范（如用户指令、目标描述）。
动作空间：LLM智能体的一个显著特征是其异构动作空间，包括：
自然语言生成（推理、解释、响应）
工具调用动作（API、搜索引擎、计算器）
规划动作（任务分解、执行计划）
环境控制动作（导航、编辑）
通信动作（智能体间协作）
2.2 智能体记忆系统的形式化
记忆系统表示为一个演化的记忆状态：
code
M_t ∈ M其中M表示可接受的记忆配置空间。M_t可以采取文本缓冲区、键值存储、向量数据库、图结构或任何混合表示的形式。
记忆生命周期的三大操作符：
- 记忆形成（Formation）
：
code
M_t+1^form = F(M_t, φ_t)选择性地将信息工件φ_t（工具输出、推理轨迹、部分计划等）转化为记忆候选。
- 记忆演化（Evolution）
：
code
M_{t+1} = E(M_t+1^form)将形成的记忆候选整合到现有记忆库中，可能包括合并冗余条目、解决冲突、丢弃低效用信息或重构记忆。
- 记忆检索（Retrieval）
：
code
m_t^i = R(M_t, o_t^i, Q)构建任务感知查询并返回相关记忆内容，检索到的信号m_t^i被格式化供LLM策略直接使用。
2.3 智能体记忆与相关概念的比较
图2通过维恩图展示了智能体记忆与LLM记忆、RAG和上下文工程之间的共性与区别。
2.3.1 智能体记忆 vs. LLM记忆
从高层次看，智能体记忆几乎完全包含了传统意义上的LLM记忆。2023年以来，许多自称"LLM记忆机制"的工作在现代术语下更适合理解为早期的智能体记忆实例。这种重新诠释源于"LLM智能体"概念本身的历史模糊性。
重叠部分：
少样本提示可视为长期记忆形式
自我反思和迭代精炼对应短期任务内记忆
KV压缩和上下文窗口管理在单任务过程中保留显著信息时，发挥短期记忆机制作用
区别：
直接干预模型内部状态的记忆机制——如更长有效上下文的架构修改、缓存重写策略、循环状态持久化——更适合归类为LLM记忆而非智能体记忆。它们的目标是扩展或重组底层模型的表示能力，而非为决策智能体提供可演化的外部记忆库。
2.3.2 智能体记忆 vs. RAG
在概念层面，智能体记忆和检索增强生成（RAG）表现出相当大的重叠：两者都构建、组织和利用辅助信息存储来扩展LLM/智能体的能力。然而，两个范式在历史上被应用的场景所区分。
传统区别：
- RAG
：主要用静态知识源增强LLM，为单次推理任务服务
- 智能体记忆
：在智能体与环境的持续交互中实例化，不断将智能体自身动作和环境反馈产生的新信息纳入持久记忆库
边界模糊化：
随着检索系统本身变得更动态，这一边界日益模糊。实际上，更现实的区分在于任务领域：
RAG主要应用于经典的多跳和知识密集型基准测试（HotpotQA、2WikiMQA、MuSiQue）
智能体记忆系统通常在需要持续多轮交互、时间依赖或环境驱动适应的场景中评估（LoCoMo、LongMemEval、GAIA、SWE-bench等）
三、记忆的形式：三种主流实现
智能体记忆系统可以通过多种架构或表示形式实现。本节从形式角度识别三种主流记忆实现：令牌级记忆、参数化记忆和潜在记忆。
3.1 令牌级记忆（Token-level Memory）
令牌级记忆是最直观和广泛采用的形式，它将记忆表示为可以直接注入LLM输入上下文的离散令牌序列。这种形式包括：
文本缓冲区：最简单的实现，存储原始对话历史或交互日志
结构化文本表示：将记忆组织为键值对、列表或层次结构
向量数据库：使用语义嵌入进行高效检索
知识图谱：以图结构表示实体关系和事实知识
优势：
实现简单，易于理解和调试
与现有LLM架构无缝集成
支持灵活的检索和更新策略
局限：
受上下文窗口限制
大规模存储的计算成本高
难以捕获隐式知识模式
3.2 参数化记忆（Parametric Memory）
参数化记忆通过直接更新模型参数来存储信息，使记忆成为模型权重的一部分。这种方法包括：
持续学习：通过在新数据上微调来更新模型知识
参数高效调优：使用LoRA、Adapter等技术进行局部参数更新
记忆增强架构：专门设计用于动态参数更新的模型结构
优势：
不占用推理时的上下文窗口
可以编码复杂的隐式知识
推理效率高
局限：
更新成本高，需要重新训练
容易发生灾难性遗忘
难以追踪和解释特定记忆
3.3 潜在记忆（Latent Memory）
潜在记忆在令牌级和参数化记忆之间提供了一个中间方案，通过学习的潜在表示来编码记忆状态。这包括：
连续向量状态：将记忆表示为可学习的向量
记忆增强注意力：通过专门的注意力机制访问记忆
神经记忆网络：使用神经网络模块显式建模记忆操作
优势：
比参数化记忆更灵活
比令牌级记忆更紧凑
可以通过端到端训练优化
局限：
实现复杂度高
可解释性较差
需要专门的训练策略
四、记忆的功能：超越时间维度的分类
传统的长期/短期记忆分类已不足以捕捉当代智能体记忆系统的多样性。本节提出更细粒度的功能分类，区分事实记忆、经验记忆和工作记忆。
4.1 事实记忆（Factual Memory）
事实记忆记录智能体与用户和环境交互中的知识，包括：
用户偏好和画像：个性化信息、兴趣、习惯
世界知识：从交互中学习的事实、规则、约束
关系网络：实体间的关系和属性
应用场景：
个性化推荐系统
长期对话系统
知识图谱构建
关键挑战：
知识更新和一致性维护
隐私保护和数据安全
跨领域知识迁移
4.2 经验记忆（Experiential Memory）
经验记忆通过任务执行逐步增强智能体的问题解决能力，包括：
成功案例库：存储有效的解决方案和策略
失败经验：记录错误和避免策略
工具使用经验：积累工具调用模式和效果
应用场景：
软件开发智能体
复杂任务规划
持续学习系统
关键挑战：
经验泛化能力
过拟合特定任务
负面经验的有效利用
4.3 工作记忆（Working Memory）
工作记忆管理单个任务实例执行期间的工作空间信息，包括：
中间推理状态：思维链、推理步骤
子目标跟踪：任务分解和进度监控
临时变量：计算过程中的中间结果
应用场景：
多步推理任务
复杂问题分解
交互式任务执行
关键挑战：
工作空间容量限制
信息选择和遗忘策略
与长期记忆的协调
五、记忆的动态机制：形成、检索与演化
记忆不是静态的存储，而是动态演化的系统。本节分析记忆如何随时间形成、检索和演化。
5.1 记忆形成
记忆形成决定哪些信息值得保留，包括：
选择性编码：过滤噪声，提取关键信息
抽象与总结：将详细交互压缩为可复用知识
结构化组织：将记忆组织为便于检索的结构
技术方法：
基于重要性的采样
自动摘要和提炼
层次化记忆组织
5.2 记忆检索
高效的记忆检索对智能体性能至关重要，包括：
语义检索：基于相似度的向量搜索
结构化查询：在知识图谱上的遍历
上下文感知检索：根据当前任务动态选择相关记忆
优化策略：
多模态检索融合
重排序和精炼
检索结果的压缩
5.3 记忆演化
记忆系统需要持续演化以保持有效性，包括：
知识整合：合并新旧记忆，解决冲突
遗忘机制：删除过时或低价值信息
重组优化：重构记忆结构提高效率
关键技术：
增量更新算法
冲突检测与解决
自适应遗忘策略
六、资源与工具：基准测试与开源框架
6.1 代表性基准测试
长上下文对话评估：
LoCoMo：长期对话记忆评估
LongMemEval：长期记忆评估基准
复杂问题解决：
GAIA：通用AI助手基准
XBench：跨领域能力测试
BrowseComp：浏览和信息综合
代码智能体任务：
SWE-bench Verified：软件工程基准
持续学习：
StreamBench：流式学习基准
6.2 开源框架
目前多个开源框架支持智能体记忆系统的开发和部署，为研究者和开发者提供了便利的工具。这些框架通常提供：
记忆存储和管理接口
检索算法实现
向量数据库集成
多智能体协调机制
代表性框架:
LangChain/LangGraph：提供灵活的记忆模块和链式调用接口，支持多种记忆后端
MemGPT：专注于虚拟上下文管理，模拟操作系统级记忆层次
AutoGen：微软开发的多智能体框架,内置对话历史管理
ChatDev：面向软件开发的智能体框架，集成项目级记忆
Semantic Kernel：微软的企业级框架，支持插件化记忆系统
这些框架降低了实现复杂记忆机制的门槛，加速了从研究原型到实际应用的转化。
七、未来方向与挑战
7.1 技术挑战
可扩展性：随着交互时长增加，记忆规模呈指数增长,如何高效检索和压缩历史信息成为关键瓶颈。
一致性维护：跨会话、跨模态的记忆同步困难,容易产生矛盾信息。
隐私与安全：长期记忆存储涉及敏感数据,需要强化加密和访问控制机制。
遗忘机制：如何智能地淘汰过时或无关信息,避免记忆污染。
7.2 研究方向
神经符号融合：结合神经网络的泛化能力与符号系统的推理能力
终身学习：使智能体能够持续从交互中学习,动态更新知识库
情景记忆增强：模拟人类情景记忆机制,提升上下文理解深度
多模态记忆整合：统一处理文本、图像、音频等多源信息
个性化记忆建模：根据用户特征定制记忆策略,提升交互体验
分布式记忆架构：探索多智能体间的协同记忆共享机制
7.3 应用前景
个人助理进化：从被动响应到主动预测用户需求
教育领域变革：智能导师系统能追踪学习轨迹,提供个性化辅导
医疗健康管理：长期记录患者信息,辅助诊断和治疗决策
企业知识管理：构建组织级记忆系统,沉淀业务经验
八、结论
AI智能体的记忆系统正从简单的上下文缓存演进为复杂的认知架构。通过短期、长期、工作记忆的协同,智能体获得了类人的连续性和适应性。当前的技术突破虽然令人鼓舞,但距离真正的通用人工智能仍有距离。未来的研究需要在效率、可解释性和伦理规范间寻求平衡。
随着Transformer架构的持续优化、检索增强技术的成熟,以及神经符号方法的融合,记忆系统将成为智能体突破当前能力边界的关键突破口。我们有理由相信,具备完善记忆机制的AI智能体将在更多领域展现出接近甚至超越人类的认知能力,推动人机协作进入新纪元。
最后
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