长期运行低代码代理的记忆管理与上下文一致性
论文信息
- 标题: Memory Management and Contextual Consistency for Long-Running Low-Code Agents
- 作者: Jiexi Xu
- 发布日期: 2025-09-27
- ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2509.25250
核心概述
AI原生低代码/无代码(LCNC)平台的兴起使得自主代理能够执行复杂的、长时间运行的业务流程。然而,一个根本性挑战依然存在:记忆管理。随着代理长时间运行,它们面临着’记忆膨胀’和’上下文退化’问题,导致行为不一致、错误累积和计算成本增加。
本文深入分析了长期运行代理的记忆管理挑战,提出了系统化的解决方案。研究识别了三个核心问题:首先是记忆膨胀,随着交互累积,上下文长度爆炸式增长;其次是上下文退化,长时间运行后重要信息被稀释;最后是行为不一致,记忆混乱导致决策质量下降。针对这些问题,作者提出了分层记忆架构,将记忆分为工作记忆、短期记忆和长期记忆三个层次。
系统设计了智能记忆压缩和检索机制,根据信息重要性和访问频率动态调整记忆分布。对于工作记忆,采用滑动窗口保持最近交互;短期记忆使用摘要技术压缩历史信息;长期记忆则通过向量索引支持快速检索。实验表明,该方法可以将记忆占用降低70%,同时保持甚至提升任务完成质量。研究还提出了上下文一致性评估指标,量化长期运行中的记忆质量。这项工作为构建可靠的长期运行AI代理提供了重要基础,特别适合RPA、业务流程自动化等需要持续运行的场景。
关键贡献
AI原生低代码/无代码(LCNC)平台的兴起使得自主代理能够执行复杂的、长时间运行的业务流程。本文的主要技术贡献和创新点为该领域的研究和实践提供了重要参考。
技术方法
论文提出的方法架构完整,实验设计严谨,在多个基准测试上验证了方法的有效性。详细的技术细节和实现方案为实际应用提供了清晰的指导。
实验结果
实验在多个数据集和任务上进行了全面评估,结果表明提出的方法在性能、效率等多个维度上都取得了显著提升,特别是在实际应用场景中展现出良好的实用价值。
实践启示
该研究为实际系统的设计和优化提供了重要启示:
- 方法具有良好的可扩展性和适应性
- 在资源受限场景下表现出色
- 可以与现有系统无缝集成
- 为未来研究指明了有价值的方向
局限性与未来工作
研究也指出了当前方法的局限性,并提出了富有洞察力的未来研究方向,为该领域的持续发展奠定了基础。
结论
本文针对context engineering领域的重要问题提出了创新解决方案,在理论和实践两方面都做出了重要贡献。研究成果对于推动相关技术的发展和应用具有重要意义。
评分: 4.3/5.0
关键词: 记忆管理, 低代码平台, 上下文一致性, AI代理, 记忆膨胀, 长期运行