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共享记忆（Memory Sharing, MS）框架是为解决 LLM 智能体在开放式任务（如诗歌创作、计划生成）中示例不足、理解有限的问题而设计的，通过 “多智能体共享记忆池 + 实时记忆检索 / 更新”，强化上下文学习能力，让智能体在无大量预训练示例的情况下，也能生成符合预期的结果。

MS 框架核心定位与解决的痛点

• 核心定位：为 LLM 多智能体构建 “集体知识库”，将单个智能体的 “提示 - 回答（PA）对” 转化为所有智能体可复用的记忆，提升整体在开放式任务中的表现。
• 核心概念：MS 框架将每个智能体生成的（提示，回答）对（PA Pair）定义为 “一条经验记忆”，并将其视为核心 “知识资产” 存入全局共享记忆池。

MS 是一个旨在通过共享记忆来增强多个基于 LLM 的智能体性能的框架，同时保留其原始创造力

• 解决的核心痛点：

1. 1. 传统智能体依赖 “单次提示内的示例”，开放式任务（如诗歌创作）因示例不全面，生成结果质量不稳定；
   2. 单智能体记忆无法复用，不同智能体处理同类任务时需重复学习，效率低；
   3. 对复杂逻辑任务（如横向思维谜题），单智能体难以理解多样化解题思路，易陷入固定模式。

MS 与传统 RAG 和 AutoGen 的区别

MS 框架三大核心组件

记忆生成（Memory Generation）

• 核心定义：智能体接收查询后，检索器从记忆池提取相关记忆，与原始查询结合形成 “增强提示”，智能体基于此生成回答，最终形成 “新记忆候选（PA 对）”。
• 关键动作：

• • 检索策略：按预设规则确定提取记忆数量（如 “三拍学习” 策略，提取 3 条最相关记忆）；
  • 提示构建：将 “原始查询 + 检索到的记忆（历史 PA 对）” 拼接，例如：原始查询：“写一首关于春天的十四行诗”检索记忆：[“提示：写春天的诗，需包含‘嫩芽’‘微风’；回答：《春日初醒》...”, “提示：十四行诗需 14 行，押韵格式 ABAB；回答：《春韵》...”]增强提示：“参考以下创作经验，写一首关于春天的十四行诗：1. 提示：写春天的诗... 2. 提示：十四行诗需...”

• 作用：为智能体提供 “同类任务的历史经验”，弥补单次提示示例不足的问题。

记忆写入（Memory Writing）

• 核心定义：新生成的记忆候选（PA 对）需经过评分机制评估，达标后才能加入共享记忆池，确保记忆质量。
• 关键动作：

• • 评分标准：由 LLM 自动生成领域适配的标准（如文学创作需 “符合体裁格式、语言流畅”，计划生成需 “逻辑清晰、覆盖核心需求”），再经人工审核校准一致性；
  • 筛选逻辑：评分高于阈值（如 80 分）的 PA 对加入记忆池，低于阈值则丢弃，避免低质量记忆干扰后续检索；

• 作用：保证记忆池内的记忆 “有用、可用”，避免冗余或错误信息降低检索效率。

记忆检索（Memory Retrieval）

• 核心定义：检索器会用新加入记忆池的 PA 对持续更新自身（如优化相似性匹配模型），确保后续能更精准地找到与新查询相关的记忆。
• 关键动作：

• • 检索依据：基于 “查询与记忆中‘提示’的语义相似度”（如用 Sentence-BERT 计算向量相似度）筛选记忆；
  • 动态适配：随着记忆池扩容，检索器会调整匹配策略（如增加 “体裁”“任务类型” 等元数据过滤），提升检索精准度；

• 作用：让检索器 “越用越准”，确保智能体每次都能拿到最相关的历史经验。

MS 框架工作流程

以 “Sonnet 智能体创作十四行诗” 为例：

1. 检索记忆Sonnet 智能体接收到查询 “写一首关于秋日的十四行诗”，检索器从共享记忆池（含其他诗歌创作智能体的 PA 对）中，提取 3 条与 “十四行诗创作”“秋日主题” 相关的记忆。
2. 生成回答检索到的记忆与原始查询拼接成 “增强提示”，Sonnet 基于此生成十四行诗，形成新的记忆候选（PA 对：“提示：写秋日十四行诗；回答：《秋颂》... ”）。
3. 评分筛选评分器按 “十四行诗格式（14 行、ABAB 押韵）”“秋日主题契合度”“语言流畅性” 给新候选打分，若得 90 分（高于 80 分阈值），则通过筛选。
4. 更新记忆与检索器达标后的 PA 对加入共享记忆池；同时，检索器用这条新记忆更新自身的相似性模型，后续其他智能体查询 “秋日诗歌创作” 时，能更快定位到这条记忆。
5. 所有智能体（如 Sonnet、Limericks 创作智能体）共享同一记忆池，可跨智能体复用记忆 —— 比如 Limericks 智能体后续处理 “秋日打油诗” 查询时，也能检索到 Sonnet 的 “秋日主题” 记忆。

MS 框架实验验证

文学创作领域（十四行诗、打油诗等）

• 任务：让 3 个智能体分别生成不同体裁的文学作品，共享同一 “文学记忆池”。
• 结果：使用其他智能体的记忆后，智能体生成的作品 “体裁符合度” 提升 35%，“语言流畅性” 提升 28%（如十四行诗格式错误率从 25% 降至 8%）。
• 结论：跨智能体记忆共享能补充单一智能体的体裁知识，提升创作规范性。

非传统逻辑问题解决领域（横向思维谜题、谜语）

• 任务：让智能体解决 “‘什么东西越洗越脏？’（答案：水）” 这类依赖发散思维的谜题，共享 “逻辑谜题记忆池”。
• 结果：尽管 ROUGE 分数（词级重叠度）提升不明显，但 BERTScore（语义相似度）提升 42%，说明智能体能从记忆中吸收多样化解题思路，生成的答案更贴合语义逻辑（而非机械模仿）。
• 结论：记忆共享能帮助智能体突破固定思维，理解复杂逻辑。

计划生成领域（学习计划、旅行计划等）

• 任务：让智能体为用户生成 “7 天考研复习计划”“5 天云南旅行计划”，共享 “计划生成记忆池”。
• 结果：随着记忆池内 PA 对从 100 条增至 500 条，智能体生成计划的 “核心需求覆盖率” 从 65% 提升至 92%（如旅行计划从 “仅列景点” 升级为 “含交通、住宿、时间分配”）。
• 结论：记忆池扩容能让智能体逐步覆盖更多用户需求，生成更全面的计划。

MS 框架的核心价值

1. 打破智能体 “记忆孤岛”：多智能体共享同一记忆池，避免重复学习，提升整体效率；
2. 降低开放式任务门槛：无需为每个任务准备大量预训练示例，通过复用记忆即可提升生成质量；
3. 动态迭代能力：记忆池与检索器持续更新，系统 “越用越强”，适配更多样化的查询需求。