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AI的记忆不仅仅是存储过去，它是智能体跨越时间长河、实现持续进化与复杂推理的灵魂核心。

过去两年，大语言模型展现了惊人的能力，但若没有记忆，它们只是拥有无限瞬时算力的健忘天才。

新加坡国立大学、中国人民大学、复旦大学，北京大学等多所顶尖高校联合发布了一篇AI智能体记忆综述。

这篇综述深入剖析了智能体记忆系统，提出了一种全新的分类法——形式（Forms）、功能（Functions）和动态（Dynamics），彻底重构了我们对AI记忆的认知，揭示了从静态知识库向动态认知生命体进化的完整图景。

记忆的形式决定智能的边界

记忆的物理载体决定了智能体能够存储什么、以何种效率提取以及如何理解世界。

在智能体领域，记忆不再是单一的数据库，而是分化为三种主导形式：符号化的Token级记忆、内隐的参数化记忆和高效的潜在记忆。

Token级记忆（Token-level Memory）是目前最主流、最直观的形式。

它将信息存储为离散的、可读的单元，包括文本片段、视觉Token或音频帧。

这种形式的最大优势在于透明性和可编辑性——人类可以轻松地检查智能体记住了什么，并直接进行增删改查。

根据组织结构的复杂程度，Token级记忆又演化出了三种拓扑形态。

最基础的是扁平记忆（Flat Memory）。

它就像一个巨大的日志列表或经验池，信息以线性序列或独立块的形式堆叠，没有显式的层级或关联。

早期的对话记录、简单的经验回放都属于此类。

虽然结构简单、易于扩展，但在面对海量数据时，它的检索效率和逻辑连贯性面临巨大挑战。

这就像把所有的书堆在地上，找起来全凭运气和暴力搜索。

为了解决关联性问题，平面记忆（Planar Memory）引入了图或树的结构。

这是一种在单层面上建立显式拓扑关系的尝试。例如，通过知识图谱（Knowledge Graph）将实体连接起来，或者用树状结构组织对话分支。

这种结构让记忆不再是孤岛，而是形成了记忆网络。

智能体可以通过顺藤摸瓜的方式进行多跳推理，理解事物之间的因果和关联。

像GraphRAG和Mem0这样的系统，就是通过这种方式让记忆具备了结构化的语义。

最高阶的是层级记忆（Hierarchical Memory）。

它构建了一个立体的记忆空间，通过分层抽象来管理信息。

底层存储原始的、细节丰富的交互记录，高层则存储高度概括的摘要、洞察和模式。

这种结构模仿了人类的认知方式：我们既能记住昨天吃了什么（细节），也能总结出自己喜欢什么口味（抽象）。

HiAgent和GraphRAG中的社区摘要功能，就是典型的例子。

这种立体结构支持了从粗粒度到细粒度的灵活检索，既保证了宏观认知的连贯，又不失微观细节的精准。

参数化记忆（Parametric Memory）则走了一条完全不同的路。

它将知识隐式地编码在模型的神经网络权重中。这就像人类的本能或肌肉记忆，你不需要回忆怎么骑自行车，你只是会而已。

参数化记忆分为内部和外部两种。

内部参数化记忆直接修改模型的主干参数，通过继续预训练或微调，将领域知识或特定人格刻入模型骨髓。

这种方式能带来极高的推理效率和深度理解，但更新成本极高，且面临灾难性遗忘的风险——学了新知识，忘了旧本事。

为了平衡稳定性与可塑性，外部参数化记忆应运而生。

它不触碰模型原有的权重，而是挂载额外的参数模块，如Adapter或LoRA（Low-Rank Adaptation）。

这些轻量级的插件就像给模型戴上了具备特定记忆的眼镜，既保留了底座模型的通用能力，又实现了特定知识的快速注入。这种模块化的设计让记忆的插拔和回滚变得异常简单。

潜在记忆（Latent Memory）是一种追求极致效率的中间形态。

它不存储人类可读的文本，也不修改模型参数，而是直接存储模型中间层的激活状态（如KV Cache）或潜在向量。

这种形式避开了文本解码和编码的损耗，保留了最原始、最丰富的语义信号。

它可以是生成的（Generate），即通过辅助模型将长文档压缩成几个特殊的Memory Token；也可以是复用的（Reuse），直接缓存之前的计算状态；还可以是变换的（Transform），对缓存进行剪枝和压缩。

虽然潜在记忆像个黑盒，人类难以直接阅读，但对机器而言，它是最高效的思维快照，特别适合处理超长上下文和多模态数据流。

三大功能构建智能体认知基石

如果说形式是记忆的肉体，那么功能就是记忆的灵魂。

智能体之所以需要记忆，并非为了简单的存储，而是为了满足三大核心认知需求：事实性知识的保持、经验性能力的积累以及工作空间的高效管理。

事实性记忆（Factual Memory）回答的是智能体知道什么的问题。它是智能体维持长期一致性和连贯性的基石。

用户事实记忆（User Factual Memory）专注于维系人机关系。

它记录用户的身份、偏好、习惯以及过往的对话历史。没有它，智能体就会像《初恋50次》里的主角，每一次对话都是初次见面。

为了实现对话连贯性，系统需要从冗长的历史中筛选关键信息，甚至构建用户画像。

例如，MemGPT通过管理虚拟上下文，让智能体能够记住很久以前用户提到的一个小细节，从而建立深厚的情感连接。

这不仅是技术问题，更是体验问题。目标一致性则要求智能体记住任务的状态和承诺，避免在多轮交互中迷失方向，确保行动始终服务于最初的目标。

环境事实记忆（Environment Factual Memory）则关注外部世界。

它存储文档知识、代码库状态、工具信息等客观事实。这部分记忆通常是共享的、可验证的。

在多智能体协作中，环境记忆充当了真理的单点来源，确保所有智能体基于相同的世界模型行动。

知识持久性机制（如HippoRAG）利用知识图谱结构化地存储外部信息，支持复杂的多跳查询，有效缓解了幻觉问题。

而共享访问机制则允许不同角色的智能体异步地读写同一个知识库，实现了团队协作中的信息对齐。

经验性记忆（Experiential Memory）回答的是智能体如何变强的问题。它存储的是程序性知识，是智能体在与环境互动中习得的智慧。

基于案例的记忆（Case-based Memory）是最原始的经验形式。

它直接存储过去成功的轨迹或失败的教训。当遇到类似情况时，智能体直接抄作业。这种方式保真度高，但泛化性差。

策略型记忆（Strategy-based Memory）则进了一步，它将具体的案例抽象为通用的规则、工作流或思维模板。

例如，Reflexion机制让智能体反思失败，总结出下次遇到这种情况应该先做X再做Y的策略。

这种记忆具有更强的指导性和迁移能力，能帮助智能体在从未见过的任务中快速找到解题思路。

技能型记忆（Skill-based Memory）是经验的最高级形态。

它将抽象的策略固化为可执行的代码片段、API调用序列或工具函数。

Voyager是这方面的典范，它在玩Minecraft的过程中，不断将探索出的复杂动作序列封装成技能代码库。随着时间推移，它的能力库越来越丰富，能解决的问题也越来越复杂。

这实际上是让智能体拥有了肌肉记忆，将思考转化为本能反应。

工作记忆（Working Memory）回答的是智能体现在在想什么的问题。它是为了应对当前任务而临时构建的思维草稿纸，具有容量限制和高动态性。

单轮工作记忆（Single-turn Working Memory）主要解决输入信息过载的问题。

面对超长文档或高维度的视频流，智能体需要在有限的上下文窗口内，通过输入压缩（Input Condensation）或观察抽象（Observation Abstraction）来提取核心信息。

像LLMLingua这样的技术，能将冗长的提示词压缩成紧凑的形式，既节省了Token，又保留了关键语义。

多轮工作记忆（Multi-turn Working Memory）则处理时间维度上的状态维护。

在长周期的任务中，智能体需要不断地读、写、更新当前的状态。

状态整合（State Consolidation）机制会将过往的历史压缩成一个不断更新的状态快照，就像游戏的存档一样。

分层折叠（Hierarchical Folding）则会在子任务完成后，将其详细过程折叠成一个摘要，只保留高层目标，从而释放宝贵的注意力资源。

认知规划（Cognitive Planning）更是将工作记忆提升到了规划的高度，不仅记录过去，更模拟未来。

动态演化让记忆有了生命力

静态的数据库不是记忆，真正的记忆是一个活的、流动的过程。它包含形成、演化和检索三个不断循环的动态环节。

记忆的形成（Formation）是从原始数据中提炼黄金的过程。智能体不能机械地记录每一句话，必须进行选择性编码。

语义摘要（Semantic Summarization）是最常见的手段，它通过增量式或分块式的方法，将冗长的交互日志压缩成紧凑的叙述。

这不仅是为了节省空间，更是为了提取全局语义。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）则更具针对性，它从交互轨迹中提取出特定的事实或策略。例如，从一次成功的编程任务中，提炼出通用的代码模板。

结构化构建（Structured Construction）是目前的高阶玩法。它不仅仅是压缩，而是重组。

系统将非结构化的文本转化为实体、关系、三元组，构建出图谱或树状结构。这种过程往往由LLM驱动，虽然成本较高，但为后续的精确检索打下了坚实基础。

潜在表示（Latent Representation）和参数化内化（Parametric Internalization）则代表了更底层的形成机制。

前者直接生成机器理解的向量，后者则通过梯度下降修改模型参数，将外部知识彻底吃进肚子里，转化为模型的直觉。

记忆的演化（Evolution）是记忆系统的自我维护机制。它确保记忆库不会随着时间推移变成垃圾堆。

整合（Consolidation）是将碎片化的短期记忆融合为稳定的长期知识的过程。

它通过聚类、抽象和泛化，将相似的经历合并，形成更高层级的洞察。这就像人类在睡眠中整理记忆一样，将白天的散乱信息编织成知识网络。

更新（Updating）处理的是冲突和变化。

当新信息与旧记忆矛盾时，系统需要决定是覆盖、修正还是共存。现代系统开始采用软删除或时间戳机制，保留历史版本，以维护时序上的逻辑一致性。

遗忘（Forgetting）并非缺陷，而是一种关键的优化机制。

基于时间（Time-based）、频率（Frequency-based）或重要性（Importance-based）的遗忘策略，能够剔除噪声和过时信息，保持记忆库的精简和高效。

像MemGPT就采用了类似操作系统的分页机制，将不活跃的记忆换出到外部存储，只保留最关键的信息在活跃区。

记忆的检索（Retrieval）是记忆发挥价值的临门一脚。它不再是简单的关键词匹配，而是一个复杂的认知决策过程。

首先是时机与意图（Timing & Intent）。

智能体需要自主判断何时需要查阅记忆，以及查什么。现代系统正从被动触发转向主动检索，甚至通过强化学习训练专门的检索策略。

其次是查询构造（Query Construction）。

原始的用户问题往往是模糊的，系统需要对其进行改写（Rewriting）或分解（Decomposition），生成更符合记忆索引结构的查询信号。

检索策略（Retrieval Strategies）多种多样。除了传统的词汇匹配（BM25），语义检索（Embedding）已成标配，而图检索（Graph Retrieval）则利用结构信息进行精准定位。

最新的混合检索（Hybrid Retrieval）结合了多种信号，力求在查全率和查准率之间找到最佳平衡。

最后是后处理（Post-Processing）。

检索回来的碎片往往是杂乱的，需要通过重排序（Re-ranking）、过滤（Filtering）和聚合（Aggregation），将其整合成连贯、简洁的上下文，喂给大模型进行推理。

评测基准与未来演进方向

为了衡量记忆系统的优劣，学术界建立了一系列基准测试。

MemBench、LoCoMo、LongMemEval等数据集，专门用于测试智能体在长窗口、多轮次对话中的记忆保持、检索准确性和抗干扰能力。

GAIA和SWE-bench等通用智能体榜单，虽然不直接测记忆，但也隐式地考验了智能体在长任务中维护状态的能力。

此外，开源社区也涌现了MemGPT、Mem0、LangMem等优秀的框架，它们提供了开箱即用的记忆管理能力，让开发者能更轻松地构建具备长程记忆的智能体。

展望未来，智能体记忆正迎来几个激动人心的范式转移：

从检索到生成（Retrieval to Generation）：传统的做法是去库里找一段现成的文本。未来的趋势是生成记忆。智能体不是机械地拼接碎片，而是根据当前上下文，动态地综合、重构出一段全新的记忆描述。这更接近人类的回忆过程——回忆不是播放录像，而是基于当下的重构。

自动化记忆管理（Automated Management）：目前的系统大多依赖人工设计的规则（如超过10条就总结）。未来，记忆的管理权将完全移交给智能体自己。通过强化学习，智能体将学会何时该记、何时该忘、何时该查，形成自我优化的记忆策略。

强化学习驱动（RL-driven）：RL不仅仅用于决策，将深入到记忆的每一个环节。未来的记忆系统将是端到端可训练的，记忆操作本身就是一种Policy，直接以任务成功率为导向进行优化。

多模态与多智能体共享（Multimodal & Shared）：随着多模态模型的成熟，记忆将不再局限于文本，图像、视频、音频都将成为记忆的一部分，且能在不同模态间自由转换。同时，在多智能体系统中，共享记忆将从简单的黑板模式进化为主动管理的集体认知，支持复杂的团队协作。

可信记忆（Trustworthy Memory）：随着记忆越存越多，隐私、安全和偏见问题日益凸显。未来的系统必须具备遗忘权、访问控制和抗攻击能力，确保记忆服务于人类利益，而不是成为泄露隐私的漏洞。

智能体记忆的研究才刚刚开始，它正从简单的外挂硬盘，进化为具备自我意识雏形的认知器官。这一进化，将是通往通用人工智能（AGI）最关键的一步。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2512.13564

https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-List