面向长期LLM代理的偏好感知记忆更新论文信息
标题: Preference-Aware Memory Update for Long-Term LLM Agents
作者: Haoran Sun, Zekun Zhang, Shaoning Zeng
发布日期: 2025-10-10
ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2510.09720
核心概述影响基于LLM代理推理能力的关键因素之一是其利用长期记忆的能力。集成长期记忆机制使代理能够基于历史交互做出明智决策。虽然最近的进展显著改进了存储和检索组件,通过将记忆编码为密集向量进行相似性搜索或组织为结构化知识图谱,但大多数现有方法在记忆更新方面存在不足。特别是,它们缺乏根据不断演变的用户行为和上下文动态优化偏好记忆表示的机制。
为了解决这一差距,本文提出了偏好感知记忆更新机制(PAMU),实现动态和个性化的...
增强代理长期记忆的多重记忆系统
增强代理长期记忆的多重记忆系统论文信息
标题: Multiple Memory Systems for Enhancing the Long-term Memory of Agent
作者: Gaoke Zhang, Bo Wang, Yunlong Ma, Dongming Zhao, Zifei Yu
发布日期: 2025-08-21
ArXiv链接: https://arxiv.org/abs/2508.15294
核心概述由大型语言模型驱动的代理取得了令人印象深刻的成果,但有效处理交互过程中产生的大量历史数据仍然是一个挑战。当前的方法是为代理设计记忆模块来处理这些数据。然而,现有方法如MemoryBank和A-MEM存在记忆内容质量差的问题,影响了检索性能和响应质量。
本文提出了多重记忆系统(MMS)架构,灵感来自人类认知科学的多重记忆理论。系统包含三个独立但协同工作的记忆...