记忆是智能的基础。当前的智能体往往只有(yǒu )有(yǒu )限的短期记忆(yì )(如 Prompt 中的上下(xià )文)或简单的外部向量数据库。Foundation Agent 则需要一个(gè )更复杂、更接(jiē )近生物体的多层次记忆系统。论文探讨了短期记忆、长期记忆与工作记(jì )忆等不(bú )同类型,包(bāo )含情(qíng )景记忆、语义记忆和程序(xù )记忆(yì )等(děng )细分领(lǐng )域。高(gāo )效的记(jì )忆检索、存储(chǔ )、遗忘和泛化机制对于 Foundation Agent 至关重要。如何设计能够支持持(chí )续学习、避(bì )免灾难性遗忘(wàng ),并能高效检索相关(guān )信息的记忆系(xì )统,是一个(gè )核心挑战。
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