智能體記憶新框架 像人類一樣按上下文重構經驗
檢索過往經驗是提升語言模型智能體決策的常用手段,但多數方法將歷史經驗當作靜態記錄直接注入上下文,經驗與場景錯配便引發負遷移。上海人工智能實驗室團隊為此提出重構式記憶方案。
靜態記憶的陷阱
現有記憶增強智能體普遍把檢索到的經驗視為靜態文本,直接塞進上下文便了事,缺乏對經驗相關性與適用性的動態評估。當舊經驗與當前狀態不匹配時,非但無助決策,反而造成負面干擾。


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