从存储到体验：LLM智能体记忆机制演变综述

arXiv:2605.06716v1 公告类型：新 摘要：基于大型语言模型 (LLM) 的代理通过集成外部工具和规划功能从根本上重塑了人工智能。虽然内存机制已成为这些系统的架构基石，但当前的研究仍然支离破碎，在操作系统工程和认知科学之间摇摆不定。这种理论分歧阻碍了技术综合的统一观点和连贯的进化观点。为了弥补这一差距，本次调查提出了LLM智能体记忆机制的一种新颖的进化框架，将开发过程形式化为三个阶段：存储（轨迹保存）、反射（轨迹细化）和体验（轨迹抽象）。我们首先正式定义这三个阶段，然后分析这一演变的三个核心驱动因素：长期一致性的必要性、动态环境中的挑战以及持续学习的最终目标。此外，我们还专门探讨了前沿体验阶段的两种变革机制：主动探索和跨轨迹抽象。通过综合这些不同的观点，这项工作为下一代 LLM 代理的开发提供了稳健的设计原则和清晰的路线图。